Mac環境にインストールTensorFlow

序文

最近、学校と呼ばれる実験的なコースがある「アプリケーションソフトウェア開発プラクティスを。」このコースは、所定の期間内にその話題を完了する必要があります。
私たちのチームは、選択の銀行のカード識別システムの深さの調査に基づいて次のように対象、対象要件は次のとおりです。

1.データセットの処理
（COスクリーンショット1084カードとラベル）データセットは、データの拡張モジュールは、エンハンスメント・モード・データを用いて、各画像に設定されたデータは、80枚の画像、画像認識後に拡張されて提供する本コンテストの問題に応じて達成されます。十分なトレーニングデータサンプルを提供し、プログラムは、処理モジュール新たに追加されたデータサンプルを継続することができます。
図2に示すように、プログラムは、クレジットカードの番号を検索し
、検出し、位置カードテキストバンクを達成するために、このモジュールは、クレジットカードの番号を記録検出部、及び（カードは全体像、横向きを試みる）を用い、その後の認識モデルの対応する部分を傍受することができ、それが可能ですimagesフォルダに読み込まれる銀行カード。
3.プログラムは、銀行カード文字認識実装
モジュールは、データ拡張を使用してトレーニングデータセットの文字認識モデルを必要とし、最終モデルが提供されるテストクレジットカードの番号やクレジットカードの番号の自分撮りコンテストの問題を特定することができます。
4. GUI（Graphical User Interface）の使用は、
良好な達成するためにインタラクティブなユーザーインターフェースを提供します。

    プロンプト指定されたタイトルによると、我々は、モデルのトレーニングを実施するTensorFlowを使用することにしました。
    今、これらすべてを記録する準備ができて、間違った場所ならば、私は一緒に勉強したい、私を修正してください。
    これは、この実験--- TensorFlowをインストールするための準備作業となります。

TensorFlowはじめに

ますます熱い深い学習、技術の緩やかな上昇に伴って、深い学習の枠組みの多様性は無限大です。現在、ユビキタス枠組みTensorflow、カフェ、PyTorch、Theano、 CNTK など。
調査のインターネット検索、これらのフレームワークは、利点と欠点を持っている、と選択肢のTensorFlow--や関係者はTensorFlowは以下によって引き起こされることが推奨されます。

Googleは大企業、製品のサポートとアップデートが良くなるです。
Pythonの開発をより簡単に少しのためのC ++と比較します。

私はコンパイル時の時間のためのクラスが関与していないされているが、ここに表示されていない、興味を持っている友人がために行くことができるものを除いて、新人だったので理由の残り数、他の深い学習フレームワークに比べての特徴と利点をtensorflow見にあなたの兄の発表や議論を見て。
ビジネスへ次。

TensorFlowインストール

私はvirtualenvのインストールを使用することである使用します。virtualenvのは、プロジェクトの開発であり、他のPython Pythonは他のプログラムに干渉することなく、同じマシン上の仮想環境を隔離影響されることはありません。virtualenvのインストールプロセスでは、あなたはただそこにすべての依存関係をTensorFlowをインストールしました。TensorFlowの使用を開始するには（実際には、それは非常に簡単です）、あなたはvirtualenvの環境を「開始」する必要があります。すべてのすべてで、virtualenvのは、安全で信頼性の高いTensorFlowのインストールと操作機構を提供します。

インストール

ターミナルを開きます。
ピップは、次のコマンドをインストールしてVIRTUALENV：

sudo easy_install pip
sudo pip install --upgrade virtualenv
（それが動作しない場合3.nバージョンである、Python環境のバージョン2.7の作者）仮想環境を作成するには、次のコマンドを実行します。
virtualenv --system-site-packages tensorflow

tensorflowここで、仮想環境のルート・パスが変化に起因して、あなたは、任意のディレクトリを選択することができます。
仮想環境をアクティブ化します。
source ~/tensorflow/bin/activate # If using bash, sh, ksh, or zsh
source ~/tensorflow/bin/activate.csh # If using csh or tcsh

これを実行した後、プロンプトでなければなりません(tensorflow) $
8.1ピップバージョンがインストールまたは更新された場合に活性化し、その依存関係のすべてTensorFlow、仮想環境にインストールするには、次のコマンドのいずれかを実行します。
pip install --upgrade tensorflow

この手順が成功した場合は、それ以外の第六のステップを実行し、第6のステップをスキップします。
ステップ5は、（通常は、ピップの8.1バージョンよりも少ないを使用しているため）に失敗した場合、アクティブな仮想環境でTensorFlowをインストールするには、次のコマンドのいずれかを実行します。
pip install --upgrade tfBinaryURL

検証

    各TensorFlowは、仮想環境をアクティブにする必要があります使用して新しいシェルを開きます。：現在の仮想環境（つまり、プロンプトtensorflowではありません）アクティブでない場合は、次のコマンドのいずれかの操作を行い
source ~/tensorflow/bin/activate # If using bash, sh, ksh, or zsh
source ~/tensorflow/bin/activate.csh # If using csh or tcsh
    、コマンド実行文字は次のようになります。(tensorflow) $
    あなたはTensorFlowを使用しない場合は、環境を終了するには、次のコマンドを使用することができます：
(tensorflow)$ deactivate

    あなたのpythonを実行することができながらのインストールが成功したことを確認する手順：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

結果は以下の通りである場合、インストールは成功しました：
Hello, TensorFlow!

アンインストール

アンインストールを完了するには、次のコマンドを実行します。
pip uninstall tensorflow

よくある質問

：発生する次のエラーのステップ5をインストールする場合
matplotlib 1.3.1 requires nose, which is not installed. matplotlib 1.3.1 requires tornado, which is not installed.
、溶液を、次のコマンドを実行します。

sudo easy_install nose

sudo easy_install tornado
不足がnumpyのバージョンをインストールし、解決策は、アップグレードを実行するために強制的に、比較的簡単で、粗であります：
sudo pip install numpy --ignore-installed numpy
ピップ直接に続いて、十分な権限を与えられているtensorflow時間は、インストール--user

終了

さあ、学ぶために転がります。