サイバーセキュリティ＆人工知能研究所

いちばんやさしい ディープラーニング 入門教室

サンプルの実行には注意が必要

2018/10/18 : CyberLibrary

　Python や機械学習で必要な数学の基礎のまとめに続けて、Keras と TensorFlow を使って駆け足でディープラーニングの全体像を体験することができます。

　ディープラーニングの全体像を解説するために比較的豊富なサンプルが提供されているのですが、動作確認には以下のような注意が必要です。

2018/10/19：更新
Windows 環境でのサンプルの動作状態に、出版社や著者サイドと私の間で齟齬がありましたので、再度実行環境をクリーン・インストールするところからやり直したところ、最新環境での動作が確認できました。

ただ、私の環境では、pip で tensorflow をインストールすることができず、conda に置き換えてインストールしたことを付記しておきます。

本件について、私の Amazon でのレビュー経由でソーテック社今村様にはお世話になりました。迅速で真摯な対応に感謝いたします。

[動作確認環境]
OS　　　　　Windows7-64bit
Python　　　3.6.6
conda　　　 4.5.11
keras　　　 2.2.4
tensorflow　1.11.0

５章で Graphviz を使用するサンプルでは、パスの指定箇所の記述を、
'C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin' ではなく、
'C:/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin' という様に、
「\」を「/」にする点に注意が必要です。

　また、Windows 環境の場合は、
p.196 の CNN+Train-dropout.py の 20 行目のあたり、
p.216 の RNN+Plots-LSTM.py の13 行目のあたり、
p.221 の RNN+Plots-GRU.py の13 行目のあたりに、

# Windows の場合は以下を追加
import os
os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'C:/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin/'

を追加しないと、実行時にエラーになります。

ちなみに、Jupyter Notebook の Anaconda プロンプト側での終了方法は、Ctrl+C を入力します。

[サポートサイト]
http://www.sotechsha.co.jp/sp/1187/

　Amazon　 楽天ブックス

記述に際しては、細心の注意をしたつもりですが、間違いやご指摘がありましたら、こちらからお知らせいただけると幸いです。

→「機械学習のエッセンス」
←「kaggleのチュートリアル【第１版】」


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