windowsで機械学習フレームワークを導入する方法

Windowsで機械学習フレームワークを導入する方法

2017年10月現在、超個人的意見として、プログラミング初心者が画像関連の機械学習を行いたい場合は、Keras 2.0がお勧めです。

<2017/11/14追記>

2017年11月になってSONYからNeuralNetworkConsoleCloud(SONY)が発表されたため、無料でどこまでできるのかは未知数ですが、こちらはクリック操作のみで機械学習できるので、一番最初はそちらがお勧めになりました。

ほとんどのフレームワークが、数ヶ月ごとにバージョンアップしてしまい、一年前のコードをコピペしても動かないということが普通におこり得るので、インストールするバージョンの確認は必須です。

あらかじめ、以下のリンクを参考に、Windowsに、Anaconda3をインストールしておいて下さい。

（環境）Anacondaはインストール済みとします。

WindowsにAnaconda3をインストールする方法

conda 4.3.21

Python 3.5.2(Anaconda 4.1.1(64-bit))

Windowsボタン＞全てのプログラム＞Anaconda3(64-bit)＞Anaconda Promptを選択

以下のコマンドを入力して、tensorflowという名前の仮想環境（python 3.5）を構築

conda create -n tensorflow python=3.5
(途中で何か聞かれたら、Enterを押す)
conda info -e
activate tensorflow
pip install --upgrade tensorflow keras

なぜか、scipyのインストールでエラーが出るので、以下を参考にscipyをインストール

http://mstn.hateblo.jp/entry/2017/04/13/014519

(以下は一例)
python -m pip install D:\py\scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

再度、

pip install --upgrade tensorflow keras

「指定されたファイルが見つかりません setuptools-27.2.0-py3.5.egg」といった感じのエラーが出るが、もう一度、以下のコマンドを入力すると、インストールされる。

pip install --upgrade tensorflow keras
（kerasが使用できるかテスト）
python
import keras

上記のように、“Using Tensorflow backend”と表示されればＯＫです。

このままKerasを用いて機械学習を行う場合、次は、Kerasで手書き文字認識MNISTに進んでください。

WindowsのAnaconda環境に深層学習フレームワークTensorflow 1.0をインストールする方法
tomochiii
2017年03月10日に更新

http://qiita.com/tomochiii/items/fe4c791b313ddcef4cd7

Condaで作ってる仮想環境の切り替えをJupyter上で簡単に行う方法
yoppe
2016年12月09日に更新

http://qiita.com/yoppe/items/38005f415a5b8b884c7d

Tensorflowは初心者には難しいと思います。私にはTensorflowは難しく、まだ手を出していません。

Tensorflow入門以前（３）WindowsにAnaconda＋Django

2017/5/13更新

http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=8694

WindowsのAnaconda環境に深層学習フレームワークTensorflow 1.0をインストールする方法

tomochiii

2017年03月10日に更新

http://qiita.com/tomochiii/items/fe4c791b313ddcef4cd7

Windows7でTensorflow1.0の環境構築（2017年5月版）

2017/5/20更新

http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=17040

学習のときのスピードを重視する場合は、Chainerがお勧めという話もあります。

Tensorflowと同様、Kerasと比べて初心者にはとっつきにくいイメージですが、このサイトでもChainer2.0入門について記載させて頂きますので、興味のある方はぜひ以下のページからご覧下さい。