TensorFlowで Deep Neural Network - 京都大学n_nakano/macs_sg/SG11-04...TensorFlowの導入 Deep Neural Network は Scikit-Learn の MLPClassifer でも可能学習済みの中間層の出力や重みの出力は

TensorFlowで Deep Neural Network

中野直人京都大学　国際高等教育院

附属データ科学イノベーション教育研究センター

2018年度 MACS SG11 第4回

TensorFlowの導入Deep Neural Network は Scikit-Learn の MLPClassifer でも可能

学習済みの中間層の出力や重みの出力はやりづらいScikit-Learn は Open source library なので必要に応じて改変しても構わないが少々面倒

TensorFlow を導入します時系列解析にぴったりの Reservoir Computing や強化学習もやりやすい

(i) Anaconda Navigator の Environment で新しい環境を Create する場合

TensorFlowのインストール

(ii) Anaconda Navigator の base (root) に TensorFlow をインストールする場合

どちらでもかまいません　TensorFlow用に環境を用意したい場合は (i) 　そんな必要のない場合は (ii)

Environments


Create

①

②


適当に名前をつけましょうたとえば “tensorflow”

TensorFlowのインストール(i) Anaconda Navigator の Environment で新しい環境を Create する場合

必ず Python3 の最新版で

③

④最後に Create


作った環境で Terminal を立ち上げる

⑤▶ボタンで “Open Terminal”



pip で tensorflow をインストール

⑥ターミナルが起動するのでここに右の文字を打ってでインストール $ pip install --upgrade tensorflow


GPU計算したい場合は $ pip install --upgrade tensorflow-gpu



インストールが終わったら下のコマンドでテスト

$python3-c‘importtensorflow;print(tensorflow.__version__)’

⑦



はじめはここが Install になっているので押してインストール

⑧



Launch になったら再度押してスタート

⑨


もしかしたら $ pip install --upgrade scikit-learn $ pip install --upgrade scipy $ pip install --upgrade matplotlib が必要になるかも．．．




base (root)



Environments①

②▶ボタンで “Open Terminal”

新しい環境を導入しないだけで後は同様


pip で tensorflow をインストール

③ターミナルが起動するのでここに右の文字を打ってでインストール $ pip install --upgrade tensorflow


GPU計算したい場合は $ pip install --upgrade tensorflow-gpu



インストール中...



インストールが終わったら下のコマンドでテスト

$python3-c‘importtensorflow;print(tensorflow.__version__)’

④



あとはいつも通り Launch で起動

⑤

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TensorFlowで Deep Neural Network - 京都大学n_nakano/macs_sg/SG11-04...TensorFlowの導入 Deep Neural Network は Scikit-Learn の MLPClassifer でも可能 学習済みの中間層の出力や重みの出力は

TensorFlowで Deep Neural Network - 京都大学n_nakano/macs_sg/SG11-04...TensorFlowの導入 Deep Neural Network は Scikit-Learn の MLPClassifer でも可能学習済みの中間層の出力や重みの出力は