セミナーでtensorFlowの解説をしてもらってようやく機械学習の流れみたいなものがわかったので再開。
ひとまずネット上に公開されてる様々なコードを実行して動きを確かめてみようとしてつまづいたのでメモ。
以前はbashで実行するための準備だったが、Windowsでもネイティブで動くようになったので再度準備する。
最終的に頼りになるのはやはり公式のドキュメント
Installing TensorFlow on Windows | TensorFlow
- python3.5をインストール(3.6はダメ)
- pip3 install --upgrade tensorflow
- pip9が必要なので更新
- python -m pip install --upgrade pip
- 再度インストール
- pip3 install --upgrade tensorflow
- pip install opencv-python (画像を読み込んだり素材を準備するのに必要)
環境を作った後、公開されてるコードをコピペして実行すると様々な場面でAttributeErrorが発生して落ちるが、これは公開されたコードが書かれたときのtensorFlowのバージョンが古いことに起因しているらしい。
下記のページにマイグレーションの一覧が記載されているのでこちらを参考に最新版の実装に書き換える。
コピペコードの意味はぼんやりとしか理解できてないけどとりあえず正常に動かすことが出来るようになった。
ちなみに学習させているのは前回も書いたデレステの画像判定である。
画像収集と素材準備のスクリプトも書いたので次回こそは載せる予定(フラグ)