Tensorflow、CNTK、Theanoをバックエンドにして動作する、深層学習ライブラリです。
ただしTheanoは2017年に開発中止が発表されているので、実質TensorflowかCNTKの2択。
keras -> ディープラーニングアルゴリズムの開発に特化した、Tensorflow、CNTKのラッパーライブラリ(WebGLに対するThree.jsみたいなもん…..当たってる?)。
WisteriaHillの実行環境
Windows 7(64Bit) + VirtualBox 5.2.2 + ubuntu 16.04 LTSの構成は以下を参照
ubuntuをVirtualBoxにインストール(memo)
TensorFlow/Caffeをubuntu 16.04 LTS へインストール
インストールはいたって簡単
$ sudo pip3 install keras
$ pip3 list
tensorflow,kerasをimportできるか確認
Python3のShellに入って、import実行
OKのようです。
PythonのShellから抜ける場合は,Ctrl + Dキー
Next
数字を分類するニューラルネットワークの実装をやってみるでは深層学習用ライブラリは使っていません。
Keras,Tensorflowを使った場合はどうでしょう?
MNIST、Fashion-MNIST
Appendix
Theanoもインストールしておく
theanoは2017年に開発中止がアナウンスされていますがGitHubには残っています。
Scipyインストール用
$sudo apt-get install gfortran python3-setuptools
$ sudo pip3 install git+git://github.com/Theano/Theano.git
$ pip3 list
Pyhon3のシェルでtheanoをimportするとBLASを使えというような注意書きが出ます。
BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms:線形代数演算ライブラリ)のインストール
$sudo apt-get install libatlas-base-dev
$sudo apt-get install libatlas-doc
$sudo apt-get install libopenblas-base
$sudo apt-get install libopenblas-dev
その他の依存ライブラリ
$sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev
$sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler
Appendix2
kerasのデフォルトのバックエンドはTensorFlowになっています。
バックエンドを切り替えてみます。設定ファイルはユーザーホームの隠しディレクトリー(.keras)にあるkeras.jsonです。
これを書き換えます。
小文字で、theano,cntk
Appendix3
Chainerも入れておこう
GPUを使わない場合は、めちゃ簡単。
$ sudo pip3 install chainer
GPUを使う場合は依存ライブラリを入れておく
CUDA
cuDNN
numpyではなくCuPyが使われるのでこれも入れておく
Protocol Buffersを使うやもしれんので、protobufもいれておく
工事中
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