ディープラーニングが注目されている昨今です
私もディープラーニングがしたい!ということで簡単にできないかなぁと色々試したところKerasが簡単に作ることができました(つよい)
手始めにKerasの環境をインストールする方法についてメモしておきます
Kerasとは
- KerasはPythonで記述できるニューラルネットワークライブラリです
- バックグラウンドにTensorFlowまたはCNTKが動いています(デフォルトはTensorFlow)
- 超簡単にニューラルネットワークを組むことができます(私自身TensorFlowをやってみましたがKerasのほうが圧倒的に楽です)
- CNNとRNNの両方を使用することができるかつ、組み合わせも可能です
- CPUとGPUでも動く
細かいところはドキュメントを参照:https://keras.io/ja/
事前準備(前提)
- Python 3.6.2
- pip導入済み
- Windows 10 64bit
- CPU onlyで導入
Keras本体のインストール
#tensorflowのインストール# $pip install tensorflow #kerasの導入# #windowsだとPyYAMLがインストールできないのでここ( https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pyyaml )からダウンロードする #そしてインストール $ pip install PyYAML-3.12-************.whl #keras本体のインストール $ pip install keras
あると便利なモジュール
- accuracyとlossをグラフ表示
下記のようにlossがどれだけ下がっているかがわかる$pip install matplotlib
- モデルの可視化
下記のようにどのようなモデルになっているかがわかる- graphvizをインストール
ここからダウンロードしてインストール
その後、binにpathを通す ※自動でpathが通らないため注意 - pydot_ngのインストール
$pip install pydot_ng
- graphvizをインストール
- Jupyterによる表示
- markupsafeのインストール
事前にこれをしないとエラーを吐くここからmarkupsafeをダウンロードし、下記のようにインストールする$pip install MarkupSafe-1.0************.whl
- Jupyter本体のインストール
$pip install jupyter
- markupsafeの再インストール
再インストールしないと実行時に下記のようなエラーを吐くfrom markupsafe._compat import text_type, string_types, int_types, \ ModuleNotFoundError: No module named 'markupsafe._compat'
そのため、再インストールを行う
$pip uninstall markupsafe $pip install MarkupSafe-1.0************.whl
- 実行
実行するとwebブラウザが立ち上がる$jupyter notebook
- markupsafeのインストール
- モデルと学習情報の保存
h5pyのインストール$pip install h5py
※h5pyのバージョンが2.8.0以降でないと警告がでます
これでKerasは動くと思います
次の記事らへんでkerasのサンプルプログラムを記載しようと思います
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