Python、TensorFlow周辺の環境設定まとめ

tensorflow

Environmentを有効化

$ source activate 自分で決めた環境名

例、$ source activate tf140

Pythonのバージョン確認

$ python --version

TensorFlowのバージョン確認

$ pip list | grep tensorflow

Kerasのバージョン確認

$ pip list | grep Keras

Kerasのバージョン指定してインストール

$ pip install keras==2.0.2
*PermissionError: [Errno 13] Permission denied:

で、拒否される場合は、

$ sudo pip install keras==2.0.2

と、

sudo

をつけて実行する。

最新版のKerasをインストール

$ pip install --upgrade keras

Kerasをアンインストール

$ sudo pip uninstall keras

現在どの環境で作業しているか調べる

$ conda info --envs

現在のpipバージョンを調べる

$ pip list

現在のPythonのバージョンを調べる

$ python -m pip -V

現在のパッケージのバージョンを調べる

$ python -m pip freeze

パッケージのインストール

$ python -m pip install パッケージの名前

*バージョン指定したいときは、パッケージの名前の後に==バージョン
例、

$ python -m pip install numpy==1.11.0

パッケージのアンイントール

$ python -m pip uninstall パッケージの名前

pipで一括インストール

$ python -m pip install -r requirements.txt

*requirements.txtの書き方。
numpy==1.11.0
six==1.10.0
(成功したテスト時のバージョンを記録しておくと再現性が高まる。上記のパッケージのバージョンを調べる

freeze

で書き出して残しておけばOK)

ディレクトリの指定

$ cd /ディレクトリ

ディレクトリの中身の確認

$ ls

Tensorflowのインストール

$ pip3 install --upgrade tensorflow 
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