TensorFlow(+Keras)がWindowsで簡単にインストールできた件 - Qiita
GoogleのブログでTensorFlow 0.12 が Windows をサポートとあったので、試してみると簡単にできました。 実行環境 以前にインストールしたものになります。 Windows 10 Professional 64bit Anaconda3 4.2.0 (Python 3.5) ⇒ CPU版、GPU版どちらでもpython3.5が必要 GeForce GTX 1070 ⇒ GPU版に必要 CUDA Toolkit 8.0 (8.0.44) ⇒ GPU版に必要 cuDNN 5.1 ⇒ GPU版に必要 CPU版でとりあえず試したい方はこちらより「Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.zip」をそのままイントールしてください。python3.5やJupyterなどがインストールされます。 Tensorflowのインストール Windowsスタートメニュー
Pythonの環境管理ツール良し悪し - Zopfcode
EDIT: 2018/06/19 pipenvについて追記 本記事は社内向けに書いた文章を修正したものである。 世の中にある代表的な「Python環境管理ツール」に virtualenv, pyenv, venv, pipenv の4つがある。これらをGoogleで検索すると使い方が書かれたページばかりが出てきて、それらの違いや使い分けを解説する記事は少ない。 本当は必要ではないのに「pyenvは便利」のような謳い文句で何となく使わせる記事や、古い情報を元に書いた「一見新しそうに見える記事」も多く見られる。 この記事では、中立・実用重視な視点から各ツールを解説し、筆者が考えうるベター（ベストは人それぞれ）な組み合わせについて書く。 なおAnacondaは初学者が使うにはおすすめできない。Anacondaについての筆者の解釈は末尾にあるためそちらも参照されたい。 本記事公開後いくつか近い話題
conda で python の環境つくり
stfuawsc_itg_advent2014_4_conda.md これは stfuawsc_itg Advent Calendar 2014 4日目の記事です。 プログラミングをしていると、いろいろなバージョンの環境を行ったり来たりしたくなることがあります。たとえば言語処理は python 2 へ nltk を入れてやりたい。シミュレーションは python 3 へ numpy 入れてやりたいとか。 そういうふうに言語やモジュールのバージョンをいろいろ組合せた環境を気軽に切り替えられると便利です。 実際そういうことを可能にするツールはたくさんあります。virtualenv, pyenv など。 ここで紹介する conda というツールもその1つです。 virtualenv などでは、モジュールを入れるときは通常の python の流儀でインストールするのですが、インストールがうまくいか
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Miyattiさんのツイート: "Anacondaでtensorflow-gpu、CUDA、cuDNNのバージョン依存性を管理してくれるパッケージがリリースされたよう。 conda install tensorflow-gpu しておけば、自動でGPU環境が整う。NVIDIA driverだけは自分で入れないといけないが、圧倒的な時間短縮になりそう。 https://t.co/0sC5FTB18a"
jupyter notebook起動時に自動でブラウザが開かない - Qiita
[Python]Anacondaで仮想環境を作る - Qiita![[Python]Anacondaで仮想環境を作る - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6ddffc62140d7f35b31be475a9825eb3a10ecf4e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEQW5hY29uZGElRTMlODElQTclRTQlQkIlQUUlRTYlODMlQjMlRTclOTIlQjAlRTUlQTIlODMlRTMlODIlOTIlRTQlQkQlOUMlRTMlODIlOEImdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtY2xpcD1lbGxpcHNpcyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTdjYTI0MjI2NzVjMzZiOTM3ZmQ2ZDFkY2Q5YTk2ZDhl%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwc3VwZXJzYWlha3VqaW4mdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTNhYWU4OGExODAwZGJlZjhjNzJjZDEzY2NiMDk5NjE2%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Da1280104191faf69ff7c7a0b48a24e7b)
