anacondaをダウンロードします。

downloadしたら、ダブルクリックしてインストールしていきます

ほとんど「next」でインストールしていきます

All userでインストールすると、管理者特権が必要になります。今回はカレントユーザーで入れました

時々updateも聞いてきますが、どうせしなければならないのでやっておきます

インストールを終わったらメニューから選んで起動します

2019/12/27現在 anacondaをインストールするとpythonが3.7.4になっていました
するとtensorflowが対応していないので、pythonを3.6にする必要があります
2023/7/6現在 anacondaをインストールするとpythonは3.10.11になっていました。
tensorflow2は2.13まで対応しているようですが、2.9.1までのdownload可でしたので、その方向で進めます。

anacondaのコマンドプロンプトでバージョンを確認すると 3.7.43.10.11

python --version

default環境はそのまま残して、tensorflowの仮想環境をnavigatorで作ればバージョンの違いを吸収できます

Anaconda navigatorのenvironmentsでcreateボタンを押して、環境名を入れます。これで仮想環境を作成すると、それに必要なライブラリー等が自動的に選択されてインストールされます。

まず、notebookをインストールしましょう。これがないとコード入れるのが面倒ですね。

Anaconda navigatorのHomeでApplications onを仮想環境に切り替えて、Notebookのインストールボタンを押します。うまくいくとinstallの部分がLaunchに変わります。

続いて、肝心のtensorflowをインストールします。まずコマンドプロンプトを呼び出します。これも仮想環境のものを使います。

ところが、バージョンを指定しないで最新版を入れてしまうとtensorflowのバージョン2が入ってしまい、メソッド等が変わって、教科書等のサンプルが動かなくなります。そこで1.15.0を指定してインストールしますanacondaのuninstalledのリストでtensorflowをみると2.9.1になっていますのでコマンドプロンプトでインストールします

まぜるな危険 pipとconda。などを参考に今後はcondaでインストールすることにします。

では、適当に必要そうなライブラリーをインストールしていきます。最新版をインストールするのであれば、terminalでなくても、navigatorでnot installedの一覧からチェックを入れてApplyでインストールすることもできます。

conda install opencv

conda install matplotlib

conda install pandas

conda install scikit-learn

conda install numpy

すでに入っている場合は入らないだけなので、とりあえず入れてみましょう

conda install scipy

場合によっては、新しいcondaを入れたら入るよと言ってきますが、きりがないのでその時はそのままにします。とにかく現在のpythonとtensorflowにあったものでまとめておきます

conda install keras

condaでインストールしたライブラリーはanaconda navigatorのinstalled一覧に出てくるようになります。pipで入れたものはでてきません。

仮想環境のnotebookを起動します

起動するとブラウザで開きます

新規にpython3を作成してコードを入力します

tensorflowのサイトを開きます

セルのなかにコードをコピーして入れていきます

import tensorflow as tf

mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

predictions = model(x_train[:1]).numpy()
predictions

tf.nn.softmax(predictions).numpy()

loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

loss_fn(y_train[:1], predictions).numpy()

model.compile(optimizer='adam',
              loss=loss_fn,
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)

probability_model = tf.keras.Sequential([
  model,
  tf.keras.layers.Softmax()
])

probability_model(x_test[:5])

shiftを押しながらEnterキーを押すと、実行されます。

このまま保存すると untitledになってしまうので、jupyterの右に出ている untitledをダブルクリックして名前をrenameします。

jupyterアイコンの下のフロッピーアイコンを押したら保存します。

このプログラムを終了するときはブラウザのタグを閉じれば良いです。ただし、裏で動いていたままです。

ファイルを選んだタグに戻り、Runningをクリックして、shutdownをクリックすると、終わります。

他のプログラムも全部終わったら、右上のLogoutを押します

notebookのランチャーのterminalが出たままですね。このプロンプトの中をクリックしてからコントールを押しながらCを押すと終了します。あとはExitでterminalを閉じて、ブラウザを閉じたら終了です。