生成 Deep Learning

準備 (without GPU)

• macOS Big Sur (11.1)
• Anaconda がインストール済み

準備 (ソースコードのclone)

1. 「ターミナル」を起動する。
2. 「ターミナル」上で "git clone" コマンドを用いて、本のサンプルコードを github レポジトリから手元の PC に pull する。

ターミナルを起動して git clone

(base) ~ % mkdir -p Documents/book14/local    (base) ~ % cd Documents/book14/local    (base) local % git clone -b tensorflow_2 https://github.com/davidADSP/GDL_code.git

3. 今後はcloneしたフォルダ内で git pull すれば、いつでも最新版のコードにアップデートできる。

ターミナルを起動して git pull

(base) ~ % cd Documents/book14/local/GDL_code    (base) GDL_code % git pull

準備 (python 仮想環境の設定)

1. 「~/Docuemnts/book14/local/GDL_code にソースコードが展開されている」状況とする。
2. 「ターミナル」を起動し、その中でpythonの仮想環境を作成する。
3. まず、condaをアップデートする。

conda のアップデート

(base) ~ % conda update -n base conda    (base) ~ % conda update --all

4. python仮想環境 generative を作成する

ターミナルで python仮想環境を作成する

(base) ~ % cd ~/Documents/book14/local/GDL_code    (base) GDL_code % conda create -n generative python=3.7 ipykernel

5. [重要](Macでは必須)Macのanacondaでは conda activate でpython仮想環境を切り替えたときに環境変数 PATH が設定されないという問題がある。対策として、自動的に環境変数 PATH が設定されるように、ファイルを2個作成しておく。

ターミナルで python仮想環境を作成する

(base) ~ % conda activate generative    (generative) ~ % pushd $CONDA_PREFIX    (generative) generative % mkdir -p ./etc/conda/activate.d    (generative) generative % mkdir -p ./etc/conda/deactivate.d    (generative) generative % touch ./etc/conda/activate.d/env_path.sh    (generative) generative % touch ./etc/conda/deactivate.d/env_path.sh    エディタで2つのファイルを編集する。リンクからダウンロードしてもよい。 (generative) generative % popd    (generative) ~ % conda deactivate

${CONDA_PREFIX}/etc/conda/activate.d/env_path.sh

#!/bin/zsh export PATH_BACK=$PATH export PATH=${CONDA_PREFIX}/bin:$PATH

${CONDA_PREFIX}/etc/conda/deactivate.d/env_path.sh

#!/bin/zsh if [ -z "$PATH_BACK" ]; then else export PATH=$PATH_BACK fi

6. python仮想環境 generative を作成し、必要なパッケージをインストールする。

ターミナルで python仮想環境を作成する

(base) ~ % cd ~/Documents/book14/local/GDL_code    (base) GDL_code % conda activate generative    (generative) GDL_code % pip install -r requirements.txt

7. 本のp.32 脚注(18) の指示では「python 3.7 を使うので、requirements.txt で指定されている grpcio のバージョンを1.24.3 に修正してからインストールする」となっているが、現時点(2020/02/14)でrequirements.txt には grpcio の記述がない。もし必要となったら後で以下のようにしてインストールすることにして、ここではインストールせずに先に進む。

      pip install grpcio==1.24.3
  

8. p.33 の記述によれば、本のサンプルプログラムを試すことができるように、仮想環境内で以下のコマンドを実行する必要がある。 これでjupyter の kernel として "Python 3" 以外に "generative" が選択可能になった。

      python -m ipykernel install --user --name generative
  

9. 3章で GraphViz を使うのでインストールする。

  [Mac]
    brew install graphviz

  brew 実行中に自動でpip3 install graphviz を行うので、自分でやる必要はないようだ。

jupyter notebookの起動とアクセス

1. Anaconda PowerShell で、この本のノートを作るフォルダに移動して、juypter を起動する。

Anaconda PowerShell 内で jupyte notebook を起動する

(base) ~ % cd Documents/book14    (base) book14 % conda activate generative    (generative) book14% jupyter notebook

2. ブラウザ(chrome推奨)を起動して http://localhost:8888 にアクセスする。パスワードを回避するには、juypter を起動した際に表示されるURL (http://localhost:8888/?token=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX)を使ってアクセスする。
3. jupyter notebook 経由で ipynb ファイルをブラウザで開くときに、Kernel として "generative" を選択できるようになっている。