こんにちは、むらさんです。
今回はGoogleが公開している機械学習のソフトウェアライブラリ、TensorFlowをUbuntu Linuxでセットアップする手順について書きたいと思います。
環境、バージョン
この記事で扱っている環境、アプリケーションのバージョンは以下の通りです。
PC：VMware
OS：Ubuntu 20.04.3 LTS
Anaconda： 4.10.3
python：3.9.7.final.0
TensorFlow：2.7.0
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Anacondaのセットアップ
個人で無料で利用できる「Individual Edition」をダウンロードします。
インストーラーのダウンロード
下記サイトからLinux版をダウンロードしてください。
ダウンロードしたshファイルを実行してインストールします。
bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh仮想環境の作成
アナコンダがインストール出来たら仮想環境を作成します。
使用するpythonのバージョンやインストールするライブラリの種類ごとに仮想環境を作成しておくことで、必要に応じてこれらを切り替えて使用することができます。今回は「tensor」という仮想環境名で作成してみます。
conda create -n tensor python=3.9仮想環境が作成されたかを以下のコマンドで確認します。
conda info -e作成した仮想環境に切り替えます。
conda activate tensor
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pipのインストール
続いてpipをインストールします。pipとはPythonのパッケージを管理するためのツールです。以下のコマンドを実行します。
sudo apt install python3-pippip確認が正しくインストールされたか確認します。
watch pip3TensorFlowのインストール
TensorFlowをインストールします。以下のコマンドを実行します。
pip install –upgrade tensorflowTensorFlowが正しくインストールできたか確認するためバージョンを表示させてみます。以下のコマンドを実行してください。
python3 -c “import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"最後にバージョンが表示されていれば成功です。
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TensorFlowの動作確認
動作確認のため、TensorFlowで簡単な計算をするプログラムを作成してみました。ソースコードは以下の通りです。
import tensorflow as tf
a = tf.constant(120)
b = tf.constant(50)
#計算を実行して表示する
result = a + b
tf.print(result)実行すると計算結果が正しく表示されました。
170まとめ
いかがだったでしょうか？
今回セットアップしたTensorFlowを使用することで、画像認識や音声認識などニューラルネットワークを使ったアプリケーションを実装することができるようになりました。今後、ロボットのアプリケーションでもTensorFlowを使ったプログラムを公開していきたいと思います。
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それでは、また次の記事でお会いしましょう。
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