不動産屋のTensorFlow勉強[Pert1]

Gakuです。

最近、不動産屋にジョブチェンジしました。
データアナリストでも、がちエンジニアでもない僕ですが、機械学習が最近アツいな〜っと思ってまして、今後、自分の業務自動化や外注先に機械学習案件を振る時にぼられないよう、ちょっとTensorFlowを継続的に勉強していきたいと思います。
今回は簡単に手持ちmacにTensorFlow環境を構築してみたいと思います。

環境構築

とりあえず、macならデフォルトでPythonが入っているのでそれを使用します。
下記コマンドでPythonのパッケージ管理ツールであるpipと仮想環境を提供してくれるvirtualenvを導入します。

//pip install
easy_install pip
pip install --upgrade virtualenv

virtualenvはrubyでいうrbenvみたいなものだと解釈しました。
開発中のシステムが複数ある場合、Pyhonのバージョンや導入するパッケージは異なってくるので、virtualenv上で構築することでその点を吸収するという役割があるみたいです。

続きまして、tensorflow環境を構築します。

mkdir ~/tensorflow
virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow
source ~/tensorflow/bin/activate
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0-py2-none-any.whl

さくっと入りますね。
TensorFlow自体はわりかし軽量っぽいです。

source ~/tensorflow/bin/activateで仮想環境にログイン、deactivateでログアウトできます。

続きまして、TensorFlowを使ってhelloworld書いていきます。

vi helloworld.py
//以下内容
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print sess.run(hello)
python helloworld.py
Hello, TensorFlow!

なんの変哲もないHello,Worldです。
ここまでくれば、環境構築は終わりです。

おわりに

今までのプログラミングは「書いた処理の内容を忠実に実行する」というのがプログラミングでした。
機械学習はそこに「曖昧性」を持たせて処理させるモノだと、現状解釈しています(違うかもしれないけど。。。

機械学習はかなり前からある分野ですが、TensorFlowが出てきたことでしがないエンジニアも参入しやすくなっている点で最近話題になってます。
このビッグウェーブに乗り遅れないよう、頑張って継続的に勉強していきたいと思います。

参考文献

MacにTensorflowをインストール