【Python】たったの3ステップで今話題の機械学習に入門【Keras】

はじめに

Pyhtonで書ける機械学習ライブラリKerasの開発環境作りの解説です。

Kerasは、Pythonで書かれたTensorFlowまたはTheano上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリです
KerasはPython 2.7-3.5に対応しています

筆者のPC環境

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ステップ1　Anacondaをインストールする

Anacondaは、いくつかあるPythonのインストール方法のうちの1つです。

僕が知る中で最も簡単で、最も使いやすい方法なのでお勧めします。

導入方法を説明します。

①公式からインストーラーをDLしてきて実行する

そう、これだけです。
面倒な設定は一切なく、Pythonとメジャーなライブラリが使えるようになります。

ステップ2　仮想環境を作成する

仮想環境を作ることで、ライブラリのバージョンや互換性で発生する問題への対処が楽になります。

Python本体のバージョン切り替えもできます。

ターミナルを開いて以下のコマンドを実行してください。

conda create --name test python=3.5

「test」という名前のPython3.5の仮想環境を作ることができました。

以下のコマンドで仮想環境に入ることができます。

activate test

以下のコマンドで仮想環境から抜けることができます。

deactivate

ステップ3　Kerasをインストールする　　

仮想環境上にはライブラリをインストールすることができます。
Kerasとその使用に必要なtensorflowを以下のコマンドでインストールしましょう。

TensorFlow CPU版
pip install tensorflow
TensorFlowGPU版
pip install tensorflow-gpu

Keras
pip install keras

うまく動かない場合はバージョンの互換性を確認してみましょう。

使い方

Pythonでのプログラミングは、

①ソースコード(スクリプト)を記述して
②ターミナル等で実行する

というサイクルで行われます。

Kerasを使ったスクリプトの記述方法はここが参考になるでしょう。
なんと公式ドキュメントに日本語版があるのです。

そこがKerasのいいところですよね。

公式ドキュメントで、ある程度書き方に慣れたら、公式のサンプル集で何かを実装してみましょう。

今回はこれでおしまいです。
もっと簡単な方法があったらぜひ、コメント欄で教えてください。