【ATU Book-i.MX8系列 - TFLite】Tensorflow Keras 環境架設

一. 概述

上篇文章，向各位說明了當今火熱的深度學習框架 Tensorflow 1.x 與 2.x 的差別，以及高階應用程式 Keras 與 Tensorflow Lite 輕量化網路模型的簡單介紹。為了加快踏上人工智能 AI 與機器學習 Machine Learning 的世界裡，不仿直接進入到你的作業系統，開始搭建 Tensorflow Keras 所需的環境吧 !! 如下圖所示，為系列博文之示意架構圖。此架構圖隸屬於 i.MX8M Plus 的方案博文中，並屬於 eIQ 機器學習開發環境 內的 推理引擎層(Inference Engines Layer) 的子系列 !! 目前章節介紹 “Tensorflow keras 環境架設”!! 若欲架設原生 Tensorflow 1.x 或 2.x 的版本，請參照本系列其他的環境架設章節。

若新讀者欲理解人工智慧、機器學習以及深度學習的差異，可點選查閱下方博文
大大通精彩博文 探討機器學習與深度學習之差異

TFlite 系列博文 - 文章架構示意圖 (1)

TFlite 系列博文 - 文章架構示意圖 (2)

二. 快速搭建 Tensorflow Keras 環境

使用搭建環境 : Python 3.6 + Windows 10 + Tensorflow 2.1.0 + Keras 2.3.1

(1) Anaconda 安裝與建置環境 :

Anaconda 是一個免費開源軟體套裝管理系統，主力語言為 Python。適用於 Windows、Linux 和 MacOS 系統，並提供高達 1400 個軟體資源，包含了許多計算科學、資料科學、機器學習等等軟體資料庫 ! 以及原生的 Python 環境! 因此對於剛進入資料科學領域或 TensorFlow 的初學者是非常有益 !!

Anaconda 安裝方式 :

Step 1 : 請至官方網站 https://www.anaconda.com/products/individual 下載安裝檔 (Anaconda 3.5.1.0)

*** 非最新版本請點選此網站

Step 2 : 執行安裝檔 (Anaconda 3.5.1.0)，依軟體指示進行安裝即可。

請勾選 Add Anaconda to my PATH environment variable 與 Register Anaconda as my deffault Python 3.6

建立虛擬環境:

虛擬環境能夠將環境具有獨立性，減少套件之間的相互影響。

Step 1 : 開啟命令提示字元或終端機，輸入以下指令建立 TensorFlow 虛擬環境

$ conda create --name TensorFlow python=3.5 anaconda

Step 2 : 輸入 y 確定安裝相關套件，並等待套件安裝完畢。

Step 3 : 完成虛擬環境架設

(2) Tensorflow 安裝 :

在虛擬環境建立完成後，亦可以在不同的虛擬環境下各別安裝不同版本的套件，比如說 A 環境安裝 Tensorflow 1.5 版本， B 環境安裝 Tensorflow 2.1 版本 !! 故本範例將於名稱為 Tensorflow 的環境下安裝 Tensorflow 2.1 套件 !! 本篇文件亦使用 Tensorflow Keras 為主 !!

Tensorflow 與 Keras 版本搭配請參考 : https://docs.floydhub.com/guides/environments/

Tensorflow 安裝方式 :

Step 1 : 開啟命令提示字元或終端機，移動並到任一個資料夾

Step 2 : 輸入以下指令，啟動虛擬環境 (若不使用 Tesnorflow 環境，此步驟可忽略)

$ activate TensorFlow

Step 3 : 安裝 Tensorflow 2.1.0

$ pip install Tensorflow==2.1.0

Step 4 : 安裝 Tensorflow Keras 2.3.1

$ pip install keras==2.3.1

*** 若安裝 Tensorflow 2.x 版本可略過此步驟

(3) Jupyter Notebook 使用方式 :

在完成 Anaconda 與 TensorFlow 安裝後，各位一定多少有些困惑為何是介紹 Jupyter Notebook 的使用方式。而所謂 Jupyter Notebook 就是一種基於網頁的交互性計算開源環境，顧名思義就是一種在網頁上的編譯器。同時為 Anaconda 套件內所建議的編譯器，故予此介紹 !! 況且在 Jupyter Notebook 架構下，Python 程式執行後可被完美紀錄於 .ipynb 檔案上，並搭配可視化界面讓資料科學研究便利許多，對於 Python 初學者是相當好用的工具 !!

Jupyter Notebook使用方式 :

Step 1 : 開啟命令提示字元或終端機，首次啟用請安裝 Jupyter Notebook

$ pip install jupyter

Step 2 : 輸入以下指令，啟動虛擬環境 (若不使用 Tesnorflow 環境，此步驟可忽略)

$ activate TensorFlow

Step 3 : 輸入以下指令，開啟 Jupyter Notebook 並新增 Python 3 文件

$ Jupyter Notebook

Step 4 : Jupyter Notebook 完成畫面，即可進行編寫 Python 程式

三. 結語

搭建環境僅需要遵循三大步驟即可，主要為 Anaconda 與 Tensorflow 的安裝，而 Jupyter Notebook 則是本篇相當推從的一套開發工具，讀者能夠自行斟酌使用。
對於其他作業系統的安裝，作法大同小異僅須安裝相應的安裝檔，如下圖所示。後續文章將帶領讀者快速使用 Tensorflow keras 來建構神經網路，敬請期待 !!