DockerをWindows10にインストールする手順を記載します。

Windows10 Pro バージョンは1709で行っています。

インストールするDockerは、Hyper-Vを使用しますので、Hyper-Vを有効にする必要があります。

また、VirtualBoxなど仮想マシーンをインストールされている場合は、Hyper-Vを有効にすると起動しなくなるので、注意が必要です。

Hyper-Vのインストール

「コントロールパネル」―「プログラムと機能」－「Windows の機能の有効化または無効化」で、Hyper-Vをオンにします。

以上で、Hyper-Vが使用できます。

Dockerのインストール

１．Get started with Docker for WindowsからDockerのInstall Docker for Windowsをダウンロードします。
「Stable channel（安定版）をダウンロードします。

２．ダウンロードしたファイルを起動させてインストールします。

インストーラは利用規約に同意した後は、何もする必要はないので直ぐに終わります。

３．Hyper-Vマネージャを起動して、（「コントロールパネル」－「管理ツール」－「Hyper-Vマネージャ」）でDockerがインストールされたことを確認します。

インストールされた場合、仮想マシンに[MobyLinuxVN]が作成されています。

 

Kitematicのインストール

Kitematic（カイトマティック）とは、コンテナを視覚的に確認出来るGUIツールです。

Windows右下よりDocerを右クリックします。以下の画面が表示されますので、[Kitematic]をクリックします。

以下画面が表示されたたら、[Download]をクリックするとインストールファイルをダウンロードできます。

ダウンロードしたインストーラを起動してインストールします。

 

Windows版のAnaconda環境に、TensorFlowをインストールする方法を記載します。

Anacondaはインストールされているものとして説明を進めます。

TensorFlowを動作させる場合は、Anacondaの64bit版がインストールされている必要があります。

 

以下の説明は、AnacondaにTensorFlow専用の環境を作成して、インストールする手順とします。

初めにAnaconda専用の、Anaconda Promptを起動します。

TensorFlow公式サイト

 

TensorFlow専用の仮想環境の作成

仮想環境の作成には、condaを使用します。

conda create -n tensorflow python=3.5

上記は、仮想環境 tensorflow を作成して、Python3.5をインストールしています。

※現在(2017/03) TensorFlowは、Python3.5の環境で動作します。
 

TensorFlowのインストール

TensorFlowは、pipコマンドを使用してインストールします。

TensorFlowの仮想環境に移動します。

activate tensorflow

 
TensorFlowをインストールします。（TensorFlow1.0をインストール）

pip install tensorflow

旧バージョンのインストールは、下記のようにします。

pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

 

TensorFlowのパッケージを確認します。

conda list

 

TensorFlowの動作確認

以下のコマンドを実行し、バージョンが表示されたら成功です。

python -c "import tensorflow; print(tensorflow.__version__);"

 

Jupyter Notebookのインストール

通常インストールされているので、インストールの必要はありませんが、うまく動作しないときがあります。ので記載します。

Jupyter Notebookのアップデート

pip install -U jupyter

Jupyter Notebookのインストール

pip install jupyter

※Jupyter Notebookを使用するブラウザーはGoogle Chromeを使用しないとうまく動作しない場合があります。

 

Jupyter Notebookの起動

jupyter notebook

Jupyter Notebookにて、TensorFlowの動作確認

import tensorflow as tf

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

 

TensorBoardの可視化

import tensorflow as tf

# 定数で1 + 3
x = tf.constant(1, name='x')
y = tf.constant(3, name='y')
z = x + y

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sess.run(z)
    # FileWriterでグラフを書く
    summary_writer = tf.summary.FileWriter('data', graph=sess.graph)
    tf.summary.scalar('one_plus_one_summary', z)

上記のコードを実行させる。

 

TensorBoardを起動させる

tensorboard --logdir data

http://localhost:6006

上記のコードは、TensorFlow 1.0で記述しています。詳しくは公式サイトを見てください。