【TensorFlow】TensorFlowを通してDeep Learningを学ぶ①【人工知能】

【TensorFlow】TensorFlowを通してDeep Learningを学ぶ【人工知能】

最近仕事が忙しく、ハイブリッドアプリを含めた記事の更新ができていない。
3月末には余裕が出てくると思うので、まとめて更新していく予定。

ハイブリッドアプリと並行して、TensorFlowの勉強もしていく。
今回はTensorFlowの導入だけ。

公式サイト
https://www.tensorflow.org/install/

ここを見れば説明はいらないと思うけど。
僕はMacOS。
Macの人はここ
https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/os_setup

インストールの手順
■pip のインストール
■Virtualenv のインストール
■Virtualenv 環境の作成
■上記環境のアクティブ化
■TensorFlowのインストール

Mac以外ではやっていないので、Windowsでは手順が異なるかも？
Windowsは時間のあるときにやって追記予定（当分やらない）

TensorFlowのインストールまでできたとして話を進める。
まずはTensorFlowでHello, World!まで。
こちらを参考に
http://dev.classmethod.jp/machine-learning/tensorflow-hello-world/

Virtualenv 環境の作成で新たにディレクトリを作成したと思うが（僕の環境ではtensorflowというディレクトリを作成）、そのディレクトリ上で、テスト用のディレクトリを作成。

今回はtestというディレクトリを作成した。
ここに適当なファイルを作って、Hello, World!を出力するためのコードを書いていく。

import tensorflow as tf
import multiprocessing as mp

num = mp.cpu_count()
con = tf.ConfigProto(inter_op_parallelism_threads=num,intra_op_parallelism_threads=num)
session = tf.Session(config=con)
hello = tf.constant('hello, world!')
print session.run(hello)

これでHello, World!と表示されるはず。
まずは、正しくTensorFlowがインストールできているかを確認するだけでもいいのでは。

次回以降で、上記の内容を説明します。