TensorFlow 2 をCPUで実行する環境を Windows 上に作る。
[注意事項 (2020/July/05)] 2020/July/05 時点で anaconda3 上の python 3.6 + pip 1.9以上 で 'tensorflow' パッケージとしてインストールされるのは tensorflow2 (version 2.2.0) である。
conda update -n base -c defaults conda
(deep-tf2) C:\Users\nitta> pip install --upgrade pip
(base) C:\Users\nitta> conda create -n deep-tf2 python=3.6 jupyter![]()
(base) C:\Users\nitta> conda activate deep-tf2![]()
(deep-tf2) C:\Users\nitta> pip install tensorflow![]()
(deep-tf2) C:\Users\nitta> python
(deep-tf2) C:\Users\nitta> pip install keras![]()
(deep-tf2) C:\Users\nitta> pip install scipy scikit-learn pillow h5py matplotlib pandas![]()
(deep-tf2) C:\Users\nitta> pip install nltk![]()
(deep-tf2) C:\Users\nitta> pip install gensim![]()
condaでインストールするのが嫌な場合は、pipで次のようにしてインストールする。 今回はこちらのpipを使う方法でインストールしてみた。
pip install opencv-python
前は、conda でインストールするので次のようにしていたが、 conda環境の中でcondaコマンドを使うとpythonへのパスが変わることがあり、 一旦 deactivate してから再びactivateする必要があった。 そのため、今回はこの方法は取らず、なるべくpip でインストールする方法を採用した。
(deep-tf2) C:\Users\nitta> conda install opencv(deep-tf2) C:\Users\nitta> conda deactivate
← 環境の中でcondaコマンドを使った場合は、一旦環境を抜けてactivateし直すべし。 (base) C:\Users\nitta> conda activate deep-tf2
(deep-tf2) C:\Users\nitta>