はじめに
機械学習のための基礎知識や簡単な分析、実験をするにあたり、数値計算ライブラリやニューラルネットワークフレームワークなどを利用したいのですが、このあたりのライブラリが充実しており、またソースコードが見やすい(疑似コードに似ている)という点でPythonを選びました。
今回、手を動かしながらデータ操作、グラフへのプロットなどを進められるよう、Ubuntu14.04LTS GUI環境でのインストール手順をまとめました。
インストールするPythonパッケージ
パッケージ名 | 用途 |
NumPy v1.11.1 | 数値計算 |
Matplotlib v1.5.1 | データプロット |
TensorFlow v0.9.0 | 人工知能 |
事前準備
Pythonはバージョン3.5.2でvenv環境を使用します。venv環境の構築手順はこちらの投稿を参照してください。
パッケージインストール
NumPy
NumPy は pip コマンドで簡単にインストールできます。
(venv35) user@UbuntuPC:~$ pip install numpy
Matplotlib
Matplotlib は pip コマンドで簡単にインストールできます。
CentOS7 にインストールする場合は、png関連のライブラリが必要になります。sudo yum install libpng-devel
でインストールしておいてください。
(venv35) user@UbuntuPC:~$ pip install matplotlib
TensorFlow
公式のドキュメントを元にカスタマイズしていますが、要はpipコマンドで直接URLを指定して、TensorFlowのバイナリをインストールしているだけです。
[参考] Download and Setup – Pip Installation
もしすでにバージョン0.7.1より前のTensorFlowがインストールされている場合は、先に pip uninstall tensorflow
を実行しておく必要があるようです。
GPUサポートを有効にするには、Cuda をサポートするGPUと、別途 Cuda Toolkit 7.5 と cuDNN v4 をインストールする必要があります。
(GPUサポートなし、CPUのみ)
(venv35) user@UbuntuPC:~$ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
(GPUサポートあり)
(venv35) user@UbuntuPC:~$ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.9.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl