STEP 2 日本語解析の処理(つづき)
TensorFlowのinstall
condaの仮想環境を使ってinstallする
仮想環境管理のコマンド
◆仮想環境を作る
conda create -n(または--name) py27(これが仮想環境の名前) python=3.5(pythonのバージョンを指定可能)
パッケージが全部入っている仮想環境を構築する
conda create -n <my_env_name> anaconda(これを最後に追加する)
◆すでにある仮想環境をクローンして新しい仮想環境を作る
my_env -> cloned_envの場合
conda create -n cloned_env --clone my_env
◆仮想環境をアクティベート(有効化)
source activate py27(仮想環境名)
通常状態だとrootがデフォルトなので他の仮想環境を有効にするにはこれが必要
仮想環境が有効化するとプロンプトの前に仮想環境名がつく
◆仮想環境をディアクティベート（無効化：環境がなくなるのではない）
source deactivate
◆現在currentな仮想環境
conda info -e(または--envs)
現在カレントな環境にはアスタリスクがつく
◆パッケージのinstall(仮想環境に入ったあと)
conda install <package name>
◆パッケージのuninstoall(仮想環境に入ったあと)
conda uninstall <package name>
◆仮想環境の削除
conda remove -n <my_env_name> --all
◆その他
ヘルプ
conda help
ここを参考にinstall
Ubuntu Linux に TensorFlow をインストール – Python でデータサイエンス
$conda create -n tensorflow python=3.5 anaconda
全部いれておきかたので文末にanacondaを追加した
$conda info -e
tensorflow /home/user_name/anaconda3/envs/tensorflow
root * /home/user_name/anaconda3
source activate tensorflow
$pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
最後にinstallが成功したとのメッセージがでたので
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
#結果
b'Hello, TensorFlow'
