「jupyter lab」で「tensorflow」を使うための方法。

  • 2022-10-29
  • 2022-11-01
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はじめに

株価分析で機械学習も使っていきたいと考えていました。

すんなりtensorflowをinstallできなかったので記録として残していきます。

python=3.8 でtensorflowはインストールできない。

python=3.8 でtensorflow

コマンドプロンプトのbase環境で「conda install tensorflow」を入力し、実行してもインストールされる気配がなかったため、「conda install tensorflow=2」とバージョンを指定して、実行しました。

そうすると、pythonのバージョンは3.6、3.7ではないとインストールできないと言われます。

やっぱり仮想環境が必要そうですね。

インストール時の注意点と反省

コマンドプロンプトを使用して、簡単に仮想環境を作成することができます。

仮想環境の作成:「conda create -n 仮想環境の名前 python=3.7」

仮想環境の確認:「conda info -e」

pythonの仮想環境の確認:「conda activate 仮想環境の名前」→「conda -V」

ここで行っておくべきことは仮想環境で使用するモージュールをインストールします。

私の場合、「jupyter lab」で仮想環境を使用できるように設定を行いましたが、「tensorflow」だけではなくて、「matplotlib」も使用がしたいと思いましたが、python=3.6ではなぜかうまくインストールできませんでした。

今思えば、「matplotlib」をバージョンダウンしてインストールすれば良かったのですが、仮想環境を一度消去してしました。

以下のサイトを参考にして、同じように仮想環境を作成しようと試みましたが、なぜか仮想環境下でpythonのプログラムを実行できずに困っています。

Anaconda + JupyterLab 仮想環境備忘録

仮想環境を構築して、モジュールをインストールしてから行うべきことはプログラムが問題なく実行できるかを試すべきだと思います。

「conda activate 仮想環境の名前」→「python」

「import tensorflow」「import pandas」「import matplotlib」などを実行して正常に動くことが確認しましょう。

テストが終了すれば、「exit()」で抜けることができます。

それからjupyter labで正常に動作するように設定すればよかったと後悔しました。

「python -m ipykernel install –user –name=test」(testは仮想環境の名前)を仮想環境で実行していました。

これに気づくのにかなりの時間を費やしました。

base環境で実行すると、「jupyter lab」で「tensorflow」を使用することができました

仮想環境

「conda create -n tf2 python=3.7」

次に「conda install tensorflow=2」というようにバージョンを指定しないとうまく「 tensorflow」を読み込めなかったので、バージョンを指定してインストールします。

後は以下のサイトを参考にすれば、「jupyter lab」で「tensorflow」を使用することができました。
(追記)
Anaconda + JupyterLab 仮想環境備忘録

ただ、 python3.6だと「matplotlib」をインストールできなかった(おそらく最新バージョン)ので、python3.7で仮想環境の構築を行いました。

仮想環境の削除

conda env remove -n 仮想環境の名前

モジュールの削除

conda remove モジュール名

「jupyter lab」で「tensorflow」を使うための方法。
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