TensorFlow 1.13.1（GPU 対応可能）, Keras 2.2.4, Python 用 OpenCV を，一度に簡単インストール（Windows 上）

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この Web ページでは、Windows での TensorFlow 1.13.1, Keras 2.2.4 のインストール手順をスクリーンショットなどで説明する．

Python を使うのが前提である．

前準備
TensorFlow, Keras, Python 用 OpenCV のインストール
TensorFlow GPU 版, Keras, Python 用 OpenCV のインストール

先人に感謝．

このWebページに記載しているプログラムは https://github.com/tensorflow/tensorflow#download-and-setup をもとに作成

参考 Web ページ

https://pypi.python.org/pypi/tensorflow-gpu
参考 Web ページ: https://github.com/tensorflow/tensorflow#download-and-setup

前準備

Python のインストール

Windows での Python のインストール手順は，「別のページ」で説明している.
※ Pythonとして Anaconda をインストールして使うこともできる．

※ Python のプログラム作成には、PyCharmなどが便利である．

以下，Windows で Python をインストール済みであるものとして説明を続ける．

TensorFlow, Keras, Python 用 OpenCV のインストール

GPU 版については，「このページの後半」で説明している．

新しく、 Windows のコマンドプロンプトを開く
TensorFlow 1.13.1, Keras 2.24, Python 用 OpenCV のインストール
※ 「pip install」は、パッケージをインストールするためのコマンド
```
pip install -U tensorflow keras opencv-python
```
（以下省略）
Python の numpy パッケージがインストールできたことの確認
※ バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある
```
python -c "import numpy; print( numpy.__version__ )"
```
TensorFlow のバージョン確認
※ バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある
```
python -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
```
keras のバージョン確認
※ バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある
```
python -c "import keras; print( keras.__version__ )"
```
インストール済みパッケージの表示
```
pip list 
```
（以下省略）
TensorFlow がインストールできたかを確認したい．
Python プログラムを動かす
そのために， PyCharmなどにある Python コンソールを使う
結果として「b'Hello, TensorFlow!'」のように表示されるので確認する．
```
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
result = sess.run(hello)
print(result)
sess.close()
```

今度は，次の Python プログラムを実行してみる．

結果として「42」のように表示されるので確認する．

import tensorflow as tf
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
sess = tf.Session()
result = sess.run(a + b)
print(result)
sess.close()

今度は，次の Python プログラムを実行してみる．

結果として「[[ 12.]]」のように表示されるので確認する．

import tensorflow as tf
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
sess = tf.Session()
result = sess.run(product)
print(result)
sess.close()

TensorFlow GPU 版, Keras, Python 用 OpenCV のインストール

TensorFlow GPU サポートの詳細は， https://www.tensorflow.org/install/install_windows

NVIDIA グラフィックスカード・ドライバのインストール

TenforFlow を GPU で動かすには， CUDA Compute Capability 3.5 以上に適合するグラフィックスカード、NVIDIA グラフィックスカードのドライバのインストールが必要である．

Windows でのインストール手順は，「別のページ」で説明している

NVIDIA CUDA ツールキット，NVIDIA cuDNN のインストール

※ Windows での，NVIDIA CUDA ツールキットのインストールの詳細は， http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/ で説明されている．

NVIDIA CUDA ツールキットのインストール
Windows でのインストール手順は，「別のページ」で説明している
NVIDIA cuDNN のインストール
Windows でのインストール手順は，「別のページ」で説明している

インストール手順

新しく、 Windows のコマンドプロンプトを開く
TensorFlow GPU 1.13.1, Keras 2.24, Python 用 OpenCV のインストール
※ 「pip install」は、パッケージをインストールするためのコマンド
```
pip install -U tensorflow-gpu keras opencv-python
```
（以下省略）
Python の numpy パッケージがインストールできたことの確認
※ バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある
```
python -c "import numpy; print( numpy.__version__ )"
```
TensorFlow のバージョン確認
※ バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある
```
python -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
```
TenforFlow GPU 版がうまくインストールできない場合
次の Web ページには，pip を用いて TenforFlow をインストールするときの CUDA ツールキット，cuDNN SDK のバージョン指定の情報がある．例えば，tenforflow 1.13 では・ CUDA ツールキットのバージョンは 10.0（10.1 は動かない），cuDNN SDK のバージョンは 7.4.1 以上の情報がある．
https://www.tensorflow.org/install/gpu#pip_package
keras のバージョン確認
※ バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある
```
python -c "import keras; print( keras.__version__ )"
```
インストール済みパッケージの表示
```
pip list 
```
TensorFlow がインストールできたかを確認したい．
Python プログラムを動かす
そのために， PyCharmなどにある Python コンソールを使う
結果として「b'Hello, TensorFlow!'」のように表示されるので確認する．
```
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
result = sess.run(hello)
print(result)
sess.close()
```
ここでエラーメッセージが出ることがある． tensorflow-gpu に合致する NVIDIA CUDA ツールキットがインストールされていないことが原因かも知れない．
次の Web ページには，pip を用いて TenforFlow をインストールするときの CUDA ツールキット，cuDNN SDK のバージョン指定の情報がある．例えば，tenforflow 1.13 では・ CUDA ツールキットのバージョンは 10.0（10.1 は動かない），cuDNN SDK のバージョンは 7.4.1 以上の情報がある．
https://www.tensorflow.org/install/gpu#pip_package
CUDA ツールキットの古い版のインストールについては・「別のページ」で説明している．

今度は，次の Python プログラムを実行してみる．

結果として「42」のように表示されるので確認する．

import tensorflow as tf
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
sess = tf.Session()
result = sess.run(a + b)
print(result)
sess.close()

今度は，次の Python プログラムを実行してみる．

結果として「[[ 12.]]」のように表示されるので確認する．

import tensorflow as tf
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
sess = tf.Session()
result = sess.run(product)
print(result)
sess.close()