TensorFlowのインストールから簡単な計算までやってみる。
先日書店にて入門書向けの深層学習の導入本を購入したので
TensorFlowの導入メモを残してみる。
深層学習とはなにか
今更このような事を説明するのは無粋だと思う。
何しろこの手の情報はネットや書籍がごまんと転がっているからだ。
それでも私のアウトプットとして役だって貰うため説明させていただく。
深層学習 ディープラーニングについて
深層学習とは、多層構造のニューラルネットワークを用いた機械学習のことである。
今でこそ人気の分野であると世間に知れ渡っているが、その火付け役となったのは
2012年に開催された画像認識コンテストだと言われている。
この大会は大規模な画像認識・分析をソフトウェアで行わせる。
具体的にはImageNetで公開されている飛行機やピアノなどの
様々なものが写っている写真データを学習させ、
写真に何が写っているか認識させ、その精度を競うものだ。
そして、この年にカナダ・トロント大学チームが深層学習を利用して
2位のチームを大きく引き離して優勝したのだ。
深層学習の特徴（手法）について
深層学習の手法は、それ以外のものを比べて大きく異なる点がる。
それは特徴量の抽出だ。
従来の手法だと人間が特徴量を指定する必要があったが、
深層学習では学習データから気概が自動的に特徴量を抽出する。
TensorFlowのインストールを行う
ここまで話が長くなったが早速TensorFlowをインストールしていく。
ちなみにTensorFlowはWindowsにはインストールが出来ない。
もしWindowsでTensorFlowを利用したいのであればDockerやWMware上で
Linuxを動かし、そこにインストールする事をオススメする。
今回はmacを使ってインストールを行う。
その前にPyenvを使ってAnacondaをインストールしておく。
$ pyenv install anaconda3-4.1.1 $ pyenv global anaconda3-4.1.1 $ pyenv rehash
ここからTensorFlowのインスール
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.10.0-py3-none-any.whl $ pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
それでは無事にTensorFlowがインストール出来たか確認してみよう。
以下のように「hello」が表示されていれば問題ない。
$ python
>>> import tensorflow as tf
>>> sess=tf.Session()
>>> hello=tf.constant("hello")
>>> sess.run(hello)
b'hello'
>>>
TensorFlowで簡単な計算をさせてみる
とりあえずサンプルコードを実行してみる。
うまく動作すれば「6234」と値が返ってくるはずだ。
$ cat calc1.py # Tensorflowを取り込む import tensorflow as tf # 変数a,bに数字を代入 a = tf.constant(1234) b = tf.constant(5000) # 計算式を定義 add_op = a + b # セッションを開始 sess = tf.Session() res = sess.run(add_op) # 式を評価 print(res)
実行結果
$ python calc1.py 6234
