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人工知能に関する断創録

人工知能、認知科学、心理学、ロボティクス、生物学などに興味を持っています。このブログでは人工知能のさまざまな分野について調査したことをまとめています。最近は、機械学習・Deep Learningに関する記事が多いです。



Kerasのインストール

Deep Learning Keras

こういうインストール関係の記事はすぐ時代遅れになるので詳細は省くけど、現在の自分の環境など簡単にまとめておきたい。

  • Ubuntu 16.04
  • Python 3.5
  • Anaconda 4.2.0
  • TensorFlow 0.11
  • Keras 1.1.0

1. Ubuntuの仮想マシンを作成

普段はWindowsマシンを使っているが、KerasはWindowsとの相性がとことん悪いなと感じる。

KerasのバックエンドとしてTheanoまたはTensorFlowが選べるのだが、TheanoをGPU有効でWindowsにインストール(2015/1/27)するのは意外に大変。入った!と思っても実行時に意味不明の長大なエラーが出たりする。TensorFlowはそもそもWindowsに対応していない・・・そんなわけでWindowsに入れるのはもはやあきらめて仮想マシンを導入した。

仮想マシンだとホストにGPUがあっても使えないのがちょっと問題。いずれAWSやさくらのGPUインスタンスも試してみたい。

ちなみにAtomやPyCharmなどのGUIエディタを使いたいがため、UbuntuはGUI込みでインストールした。3Dアクセラレータ有効にしてもちょっともっさりする。AtomのRemote-FTPを使った遠隔編集を最近知ったのだがとても便利。遠隔にあるファイルをローカルにあるみたいに編集できる。

2. Anaconda Python 3.5 versionをインストール

最近はPythonの公式からインストールすることはほとんどなくなった。NumPy, SciPy, matplotlib, scikit-learn, pandasなど全部入りのAnacondaが最強!名前からして強そうだもんね。あとPython3に移行した。

3. TensorFlowをインストール

KerasのデフォルトのバックエンドがTheanoからTensorFlowに切り替わったこともあり、最近ではTensorFlowを使うようにしている。Kerasの前にインストールしておかないとダメ。TensorFlowのインストールページでは、condaで仮想環境を作ろうとなっているが、環境の切り替えが面倒なのでデフォルト環境にそのままインストールしてしまった。

4. Kerasをインストール

Kerasはpipで入るのですごく簡単。バックエンドの切り替えは、~/.keras/keras.jsonというファイルに書く。設定ファイルがjsonなのがナウいと思った。

{
    "image_dim_ordering": "tf",
    "epsilon": 1e-07,
    "floatx": "float32",
    "backend": "tensorflow"
}

デフォルトのbackendtensorflowになっている。この設定にあるimage_dim_orderingも実は要注意でthtfかによって画像集合を表す4次元テンソルの順番が変わる。これを知らなくてはまったことがある。なぜここだけthとかtfとか略称なのだろう・・・という疑問はあるが、デフォルトの設定のままでよいと思う。

参考