TensorFlowとPythonの概要
TensorFlowはGoogleが開発した人工知能開発用の計算ライブラリで、Pythonを始め、C言語やJavaなどの言語で使うことが可能です。Pythonは1991年にオランダ人のグイド・ヴァン・ロッサム氏が開発した長い歴史を持つ言語で、他の言語と比べコードが見やすくミスが起きにくいという点から開発効率が高かったりプログラミング初学者にも取り組みやすいということで長い歴史を経ても尚高い人気を誇っています。
Pythonの環境構築
Pythonの環境構築はAnacondaを用いて行います。Anacondaの公式ページからインストーラをダウンロードし実行するといった感じで段取りそのものはシンプルです。ただし、OSでインストール方法に少し違いがあるので、WindowsとMacの二つに分けて説明します。
Windowsの場合
ダウンロードページの下の方を見るとOSごとでどのインストーラーをダウンロードするか複数の選択肢が提示されています。ダウンロードができたらインストーラを起動し、”Next” をクリックすると規約のような表示が出てくるので “I Agree” を押して次に進みます。
Macの場合
Macの場合64bitであるのは共通しており、選択肢は”Graphical Installer”と”Command Line Installer”のどちらか。ここでは “Graphical Installer” の方で進めていきます。
TensorFlowのインストール
AnacondaのインストールができたらそこにTensorFlowの方も進めていきましょう。まず、Anacondaを開くと次のようなメニュー画面が表示されます。そこで左にある “Environments” を選択。新しい仮想環境を構築するので下の方にある “Create” をクリック。
TensorFlowの動作確認
TensorFlowが自分の環境で問題なく動くか確認するために、ソースコードを書いて実行してみましょう。Pythonを対話モードにして、以下のソースコードを実行します。
import tensorflow as tf
print(tf._ version_)
インストールしたTensorFlowのバージョンが表示されれば、問題なくTensorFlowが動作しています。
以上がPythonとTensorFlowを用いた環境構築の基本的な手順です。これにより、PythonとTensorFlowを用いた機械学習の開発が可能となります。.