Kerasを始めよう！

PyCharmを用いたKerasのインストール方法をご紹介します。

条件

• PyCharm
• Python ≧ 3.4

事前準備

Python、PyCharmのインストールおよび日本語化については以下の記事をご確認ください。

• PyCharmはProfessionalではなくてもOKです。
• Pythonはバージョン3.4以上をインストールします。

Pythonを始めよう！

WindowsへのPyCharmインストール

PyCharmの日本語化

プロジェクト作成

PyCharmを起動し「新規プロジェクトの作成」を選択します。

新規プロジェクト画面において、以下の通りに設定して作成ボタンを押します。

• 左メニューで「Pure Python」を選択
• ロケーション：のディレクトリを任意の値に編集（ここではKerasTestとしています。）
• プロジェクト・インタープリターで「Virtualenv」を選択（当該プロジェクトに限定した仮想環境が作成されます。）

作成したプロジェクト画面が開きます。

Kerasのバックエンドをインストール

Kerasをインストールする前にKerasのバックエンドをインストールします。

Kerasのバックエンドには、「TensorFlow」「Theano」「CNTK」などがあります。
ここでは推奨されている「TensorFlow」をインストールします。

TensorFlowにはCPU版とGPU版があります。
サポートされているGPUの詳細は「TensorFlowのGPUサポート」をご確認ください。

ここではCPU版をインストールします。

PyCharmのメニューでファイル > 設定を選択して設定画面を開きます。
左メニューのプロジェクト > プロジェクト・インタープリターを選択します。
※Pythonのバージョンは3.4, 3.5, 3.6のいずれかを使用します。3.7は2018/12/9時点でTensorFlowが使用できないので注意してください。
2019/3/5にPython 3.7も対応されました。

パッケージの更新

パッケージの一覧に「pip」と「setuptools」がありますが、どちらも最新ではないため、それぞれパッケージを選択し、右端の▲ボタンを押して更新します。

パッケージの更新に失敗する場合

PyCharmのターミナル（下のタブを選択）で以下のコマンドを実行します。

• python -m pip install -U –force-reinstall pip
• pip install setuptools –upgrade –ignore-installed

TensorFlowのインストール

設定画面の右端の＋ボタンを押して、使用可能なパッケージ画面を開きます。

検索入力欄にTensorFlowを入力します。
リストで「tensorflow」が選択されていることを確認して、パッケージのインストールボタンを押します。
（GPU版をインストールする場合は「tensorflow-gpu」を選択します。）

インストールには少し（2分くらい？）時間がかかります。

使用可能なパッケージ画面を閉じます。
設定画面を見ると、tensorflowに加えて様々なパッケージが追加されていることがわかります。

Kerasのインストール

TensorFlowのインストールと同様に、設定画面の右端の＋ボタンを押して、使用可能なパッケージ画面を開きます。

検索入力欄にkerasを入力します。
リストで「Keras」が選択されていることを確認して、パッケージのインストールボタンを押します。

使用可能なパッケージ画面を閉じます。
OKボタンを押して設定画面を閉じます。

以上でKerasのインストールは完了です。

参考

TensorFlowのインストール

https://www.tensorflow.org/install/

TensorFlow公式サイトです。インストールに関する情報が掲載されています。

Keras: Pythonの深層学習ライブラリ

https://keras.io/ja/

Keras公式ドキュメントです。
Kerasのインストール方法や始め方、各種機能の解説を参照することが出来ます。

Keras公式のブログ

https://blog.keras.io/

Kerasに関する様々な記事が掲載されています。

KerasのGitHub

https://github.com/keras-team/keras

Keras、Kerasアプリケーション（モデル定義や事前学習した結合荷重）のソース、ドキュメントなどが公開されています。