Anaconda, Theano、Tensorflow、Kerasのインストール

Windows環境でPythonを使って機械学習やDeep Learningのプログラミングの勉強するために、Python、Tensorflow、Theano、Kerasをインストールした。

１．Anacondaのインストール

AnacondaにはPythonの環境が含まれている。機械学習に必要なPythonのsklearnなども入っている。Pythonと関連するライブラリー群を個別にインストして使うよりもこちらをまとめて入れた方が便利なので、Anacondaをインストする。

尚、以前、Pythonをインストしたことがあったので、事前にきれいに削除し、環境変数も消した。

Anacondaは以下のページからダウンロードした。

Download Anaconda Now! | Continuum

ここで、Windows版を選ぶ。Pythonには2.xと3.xの2つの系統があって、この２つの間には完全な互換性がない。ライブラリの中にはまだPython3.xには移植されていないものもあるし、テキストやサンプルは2.x台で書いてあるものもまだたくさんある。しかし、今後は3.x台になってゆく流れがあるし、英語圏ではない日本人にとっては多言語処理のことを考えると3.xの方がよいと思われるので、3.xを選択した。

ダウンロードしたあとは、出てくる指示通りにインストした。

２．Theanoのインストール

　Anacondaが入ってしまえば、TheanoやTensorflowのインストは簡単である。Windowsのスタートメニューから、Anaconda Pronptを選ぶ。

プロンプトが出たら、

> conda install theano

と入力すれば、勝手にTheanoを探してくれる。

そして、リストを確認し、[y]を選べば、そのままインストしてくれる。

３．Tensorflowのインストール

TensorflowのWindows版も、Conda Promptからインストできる。

>conda install tensorflow

とすれば、リストしてくれるので、そこで[y]を選べばいい。

尚、GPU搭載機であればさらにその対応モジュールも入れることになるのだが、この記事は、家のお安いノートPCで機械学習をやることが目的で、GPUは当然無いので、これでおわり。

４．Kerasのインストール

Kerasは、なぜか、conda install ではなく、pipでやらないとうまくいかなかった。

同じく、Condaのプロンプト画面から次のように入力する。

>pip install keras

インストールはこれで完了。

５．Importできるか確認

スタートメニューから、IPythonのプロンプトを起動し、

>import tensorflow

>import keras

を入力して、問題なければOK。

kerasをimportしたときには、

「Using TensorFlow backend.」というメッセージが出る。

６．Tensorflowのバージョンアップ

TensorflowはよくVersionが上がるので、Upgradeコマンドについても書いておく。例えば、1.3.0へのUpgradeは以下の通り

>pip install --upgrade tensorflow==1.3.0