UbuntuでTensorFlowをセットアップする

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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。

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目次

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

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-pip

pip確認が正しくインストールされたか確認します。

watch pip3

TensorFlow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 tensorflow

TensorFlow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。

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。

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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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