TensorFlow 1.14.0（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）
前準備
Python のインストール
※ 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
- パッケージのアンインストール操作
※ トラブルの可能性を減らすために，次の操作でアンインストールを行っておく．
pip3 uninstall tensorflow tensorflow-gpu keras
- TensorFlow 1.14.0, Keras 2.24, Python 用 OpenCV のインストール
※ 「pip3 install」は、パッケージをインストールするためのコマンド
pip3 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
※ Anaconda 3 内の Python を意図せずに使ってしまうことが無いように「python」でなく「py」を使う．
「py」は Windows の Pythonランチャー．
※ 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
py -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
py -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
py -c "import keras; print( keras.__version__ )"
- GPU が認識できてるかの確認
py -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"
次のように「device_type: "GPU"」があれば，GPUが認識できている．
- パッケージの情報の表示
- 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
※ PyCharmなどにある
Python コンソールを使うか，
Windows のPythonランチャーである「py」を使う．
ここでは，「py」を使うことにする．
- 次のプログラムをコピー＆ペースト
メッセージを表示するプログラム
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()
- 次のプログラムをコピー＆ペースト
足し算を行うプログラム
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()
- 次のプログラムをコピー＆ペースト
配列を扱うプログラム
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()
- exit() で終わる
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．
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
- パッケージのアンインストール操作
※ トラブルの可能性を減らすために，次の操作でアンインストールを行っておく．
pip3 uninstall tensorflow tensorflow-gpu keras
- TensorFlow GPU 1.14.0, Keras 2.24, Python 用 OpenCV のインストール
※ 「pip3 install」は、パッケージをインストールするためのコマンド
pip3 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
※ Anaconda 3 内の Python を意図せずに使ってしまうことが無いように「python」でなく「py」を使う．
「py」は Windows の Pythonランチャー．
※ 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
py -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
py -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
py -c "import keras; print( keras.__version__ )"
- パッケージの情報の表示
- 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
※ PyCharmなどにある
Python コンソールを使うか，
Windows のPythonランチャーである「py」を使う．
ここでは，「py」を使うことにする．
- 次のプログラムをコピー＆ペースト
メッセージを表示するプログラム
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，古いバージョンのtenforflow 1.13 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．
- 次のプログラムをコピー＆ペースト
足し算を行うプログラム
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()
- 次のプログラムをコピー＆ペースト
配列を扱うプログラム
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()
- exit() で終わる