Chainer 1.5のインストールがうまくいかない人への非公式なTips - Qiita
Chainer 1.6以降で、この記事の問題の大部分は解消しました Chainer 1.5で、外部の依存状況が大きく変わりました。その結果、幾つかの要因でインストールが難しくなりました。この記事では、その対策を書きます。 主な原因 Cythonを使うようになりました。ソースの一部は.pyxファイルになり、.cppを生成して.soにビルドしています（1.5.1でcythonize済みの.cppファイルを同梱しています） CUDAやcuDNNなどの共有ライブラリ（.soファイル）もCythonから使うようになりました。今までは、ctypesを使っていました。 h5pyなど、共有ライブラリを必要とするパッケージを利用するようになりました。 順に、何が問題になるのか説明します。 Cythonの利用 Cythonは.pyxで記述したファイルを、.cppに変換（コンパイル）してから、.soファイルを作
TensorFlowがWindowsサポートしたのでインストールしてみた - デジタル・デザイン・ラボラトリーな日々
はじめに TensorFlow 0.12からWindowsをサポートするようになりました。これにより、VirtualBoxやDockerを使う必要がなくなります。 【追記 2017/03/02】 2017/02/16にTensorFlow 1.00がリリースされました、遅ればせながら今回TensorFlowをバージョンアップしました。 【追記 2017/11/25】 2017/11/08にTensorFlow 1.40がリリースされました、遅ればせながら今回TensorFlowをバージョンアップしました。 TensorFlow 1.4.0 リリースノート（翻訳） (tensorenv) C:\Users\(ユーザー)>pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow (tensorenv) C:\Users\(ユーザー)>python
JupyterでTensorFlowが使えるDockerイメージ - めもめも
Jupyterとは？ まず、Jupyterの紹介をすると、これは、Python（IPython）による対話的なデータ分析処理をWebブラウザ上の「ノートブック」で実施するツールです。下記のように、Markdownで記述した文章とコード、そして、その実行結果が記録されていきます。 作成したノートブックは、JSON形式でエクスポートしてGitHubで共有することができます。GitHubのWebサイトでは、自動的にノートブック形式にレンダリングして表示されるようになっています。現在は、Tex形式の数式がうまく表示されない問題があるようですが、下記のような感じになります。 ・ロジスティック回帰による二項分類器の作成 また、受け取ったノートブックは、自由にコードを修正して再実行することができますので、データ分析のコードとその説明をノートブックにまとめておけば、「実行できる教科書」が実現することになり
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ImportError: No module named 'keras.utils.visualize_util'
GitHub - zuqqhi2/docker-ml-python-sandbox: Dockerfile for machine learning environment(scikit-learn, chainer, gensim, tensorflow, jupyter)
