9_1 tensorflowjs converterを使えるようにする

tensorflowjs converterを使えるようにするには、Pythonコードが実行できる環境が必要になります。

  1. Anacondaのダウンロードとインストール
  2. Anaconda 3というPythonディストリビューションがあり、これは、Pythonで機械学習を始めるときに必要になる機能がオールインワンされており、初学者に適しているとされている実行環境です。つまり、結果的に余計なものも多く設定するが、必要なものは間違いなく設定される、”大は小を兼ねる”環境です。まずはこれをここからダウンロードします。以降の例では、Windows用のAnaconda 3 5.3.0 Python 3.7 version、64bitインストーラをダウンロードします。

    ダウンロードできたら、ダウンロードしたAnaconda3-5.3.0-Windows-x86_64.exeファイルをダブルクリックしてインストーラを起動し、Anacondaをインストールします。設定オプションがいくつか表示されますが、デフォルトのまま進めます。

  3. [Anaconda Prompt]の起動
  4. インストールが終わると、[スタートメニュー]に[Anaconda 3(64bit)]というフォルダが作成されるので、これを開き、中にある[Anaconda Prompt]をクリックして起動します。[Anaconda Prompt]の左上には、(base)C:\Users\<ユーザー名>が表示されます。(base)というのは、デフォルトで作成されるAnacondaの環境(conda環境と言います)です。

  5. Pythonのバージョンを確認する
  6. [Anaconda Prompt]で、次のコードを入力し、Enterキーを押します。すると3.7.0というPythonのバージョンが表示されます。

    python -V

    本記事執筆時点で、Windowsの場合、tensorflowjs converterに必要なtensorflow Pythonパッケージは、Python3.5か3.6に対応したものしかなく、Python3.7でのインストールは問題が発生する可能性があるので、無用の問題を避けるために、使用するPythonを3.6に変更することにします。
    tensorflowのPythonバージョンへの対応は、Python Package Index(ppi)でインストールできるパッケージが掲載されたページのダウンロードページ(現時点ではtensorflow 1.11.0ページ)で確認できます。

    上図赤枠で囲んだ「tensorflow-1.11.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl」の場合では、cp36のPython 3.6がtensorflowjs converterの対応するバージョンです。

  7. Python 3.6を使用する環境をtfjsという名前で作成する
  8. conda createコマンドを使用すると、専用のPython実行環境を作成することができます。そのときには、作成する環境と名前を指定します。またpython=オプションで使用するPythonのバージョンが指定できます。

    [Anaconda Prompt]で次のコマンドを実行します。3つめのパラメータのanacondaは、オールインワンのanaconda機能の全部を意味しています。したがって環境の作成には時間がかかります。

    conda create -n tfjs anaconda python=3.6

    コマンドを実行すると、tfjs環境にインストールする非常に多くのパッケージ名が列挙され、最後に Proceed([y]/n)? と聞いてくるので、そのままEnterキーを押してyesと答えます。

    パッケージのダウンロードと抽出、Preparing、Verifyingと進み、Executingで終わります。

  9. tfjs環境を有効にする
  10. anaconda環境の一切を整えたtfjs環境が作成できたので、これを有効にします。これは、今有効になっているbase環境をtfjsに切り替える作業です。

    [Anaconda Prompt]で次のコマンドを実行します。

    conda activate tfjs

    すると[Anaconda Prompt]のコマンドラインの左端は(base)から(tfjs)に変わります。今有効な環境は、conda info -e コマンドで確認できます(有効な環境がアスタリスク(*)で示されます)。

  11. [Anaconda Prompt(tfjs)]を起動する
  12. [スタートメニュー]の[Anaconda 3(64bit)]の中に[Anaconda Prompt(tfjs)]が作成されているので、これをクリックして起動します。

  13. [Anaconda Prompt(tfjs)]からtensorflowjs converterをインストールする
  14. [Anaconda Prompt(tfjs)]から次のコマンドを実行します。これにより、TensorFlow.jsが必要とするPythonパッケージ(TensorFlow本体やconverter、その他のもの一切)がtfjs環境にインストールされます。

    pip install tensorflowjs

    pipをアップグレードした方が良い、と表示されたら、指示にしたがって、
    python -m pip install –upgrade pip コマンドを実行してpipをアップグレードします。

    テストとして、tensorflowjs_converter -h コマンドを実行すると、tensorflowjs converterのヘルプが表示できます。

    以上で、tensorflowjs converterが使用できるようになります。

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

CAPTCHA