私は、深層学習を行おうとしています。そのために、まずPython環境に深層学習用のパッケージをすべてインストールしました。
以下は私が行ったことです。
Anacondaで、以下のようにtensorflow
という環境を作りました。
conda create -n tensorflow
そして、その中にPandasやNumPyなどのデータサイエンスのPythonパッケージをインストールしました。そこにTensorFlowとKerasもインストールしました。その環境にあるパッケージのリストは以下の通りです。
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$ conda list
# packages in environment at /Users/i854319/anaconda/envs/tensorflow:
#
appdirs 1.4.3 <pip>
appnope 0.1.0 py36_0
beautifulsoup4 4.5.3 py36_0
bleach 1.5.0 py36_0
cycler 0.10.0 py36_0
decorator 4.0.11 py36_0
entrypoints 0.2.2 py36_1
freetype 2.5.5 2
html5lib 0.999 py36_0
icu 54.1 0
ipykernel 4.5.2 py36_0
ipython 5.3.0 py36_0
ipython_genutils 0.2.0 py36_0
ipywidgets 6.0.0 py36_0
jinja2 2.9.5 py36_0
jsonschema 2.5.1 py36_0
jupyter 1.0.0 py36_3
jupyter_client 5.0.0 py36_0
jupyter_console 5.1.0 py36_0
jupyter_core 4.3.0 py36_0
Keras 2.0.2 <pip>
libpng 1.6.27 0
markupsafe 0.23 py36_2
matplotlib 2.0.0 np112py36_0
mistune 0.7.4 py36_0
mkl 2017.0.1 0
nbconvert 5.1.1 py36_0
nbformat 4.3.0 py36_0
notebook 4.4.1 py36_0
numpy 1.12.1 <pip>
numpy 1.12.1 py36_0
openssl 1.0.2k 1
packaging 16.8 <pip>
pandas 0.19.2 np112py36_1
pandocfilters 1.4.1 py36_0
path.py 10.1 py36_0
pexpect 4.2.1 py36_0
pickleshare 0.7.4 py36_0
pip 9.0.1 py36_1
prompt_toolkit 1.0.13 py36_0
protobuf 3.2.0 <pip>
ptyprocess 0.5.1 py36_0
pygments 2.2.0 py36_0
pyparsing 2.1.4 py36_0
pyparsing 2.2.0 <pip>
pyqt 5.6.0 py36_2
python 3.6.1 0
python-dateutil 2.6.0 py36_0
pytz 2017.2 py36_0
PyYAML 3.12 <pip>
pyzmq 16.0.2 py36_0
qt 5.6.2 0
qtconsole 4.3.0 py36_0
readline 6.2 2
scikit-learn 0.18.1 np112py36_1
scipy 0.19.0 np112py36_0
setuptools 34.3.3 <pip>
setuptools 27.2.0 py36_0
simplegeneric 0.8.1 py36_1
sip 4.18 py36_0
six 1.10.0 <pip>
six 1.10.0 py36_0
sqlite 3.13.0 0
tensorflow 1.0.1 <pip>
terminado 0.6 py36_0
testpath 0.3 py36_0
Theano 0.9.0 <pip>
tk 8.5.18 0
tornado 4.4.2 py36_0
traitlets 4.3.2 py36_0
wcwidth 0.1.7 py36_0
wheel 0.29.0 <pip>
wheel 0.29.0 py36_0
widgetsnbextension 2.0.0 py36_0
xz 5.2.2 1
zlib 1.2.8 3
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$
jupyter`もインストールされていることがわかります。
さて、この環境でPythonインタプリタを開き、基本的なTensorFlowコマンドを実行すると、すべてうまくいきます。 しかし、同じことをJupyterのノートブックでもやりたいと思いました。そこで、(この環境の外に)新しいディレクトリを作りました。
mkdir dl
その中で、tensorflow
環境を起動しました。
SFOM00618927A:dl i854319$ source activate tensorflow
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$ conda list
そして、その中で同じパッケージのリストを見ることができます。
次に、Jupyterのノートブックを開きます。
SFOM00618927A:dl i854319$ source activate tensorflow
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$ jupyter notebook
ブラウザで新しいノートブックが開きます。しかし、そこにpandasのような基本的なpythonライブラリをインポートしただけなのに、"no packages available"と表示されます。同じ環境で、同じディレクトリにすべてのパッケージがあり、Pythonインタープリタを使用すると、すべてのパッケージが表示されるのですが、なぜなのかよくわかりません。
import pandas
---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-d6ac987968b6> in <module>()
----> 1 import pandas
ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'
なぜ jupyter notebook はこれらのモジュールをピックアップしないのでしょうか?
Jupyter notebookはインタープリタとしてenvを表示しません。
あなたのケースを思いつきました。このようにして、私はそれを整理します
1.Anacondaのインストール
2.仮想環境の作成 - conda create -n tensor flow
。
3.仮想環境の中に入り、Source activate tensorflow
とする。
4.その中でtensorflowをインストールする。pip`でインストールできます。
5.5.インストール完了
次に起動してみると
6.仮想環境に入っていない場合は、「Source Activate Tensorflow」と入力します。 7.JupiterのノートブックとPandasのライブラリをインストールします。
仮想環境の中で以下のように入力します。
8.8. pip install jupyter notebook
と入力します。
9.9. pip install pandas
(パンダスをインストール
と言って、jupyter notebookを起動することができます。
10.10. jupyter notebook
と入力します。
11.正しいターミナルを選択してください python 3 or 2
12.これらのモジュールをインポートする
Anaconda をお持ちの方には、詳細を示す短いビデオが以下の通りあると思います。 Mac の場合(Windows ユーザーも同様です)、Anaconda Navigator を開くだけで、すべてが同じです(ほとんど!)。
そして、jupyter notebook に行き、コードを書きます。
!pip install tensorflow
そして
import tensorflow as tf
私の場合はうまくいきました。:)