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backendはtensorflowになっている。この設定にあるimage_dim_orderingも実は要注意でthかtf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。