■ 設定環境

■ 構築手順

【１】Anacondaのインストール
【２】Anaconda仮想環境作成
【３】TensorFlowのインストール
【４】確認

※ 以下のサイトを見ながら、やるといい。

【１】Anacondaのインストール

[1-1] 以下のサイトからダウンロード（今回は「Python 3.6 version」の「Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe」）し、
      Exeファイルをたたくだけ

【２】Anaconda仮想環境作成

[2-1] [Enviroments]-[Create]を選択し、以下を入力し「Create」ボタン押下
 + Name : tensorflow
 + Package : Python3.5 (★注意★ Python3.6ではない)
[2-2] [Home]を選択し、「Application on」で[2-1]で作成した「tensorflow」を選択
[2-3]「Jupytor Notebook」の「Install」ボタン押下して、Jupytor Notebookをインストールする

【３】TensorFlowのインストール

[3-1] [Enviroments]を選択し、「Application on」で[2-1]で作成した「tensorflow」の「▶」アイコン→
      「Open Terminal」を選択（コマンドプロンプトが開く）
[3-2] コマンドプロンプトで以下を入力し、TensorFlowをインストールする
～～～～～
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow 
～～～～～

【４】確認

[4-1] コマンドプロンプトで以下を入力し、Pythonする
～～～～～
python
～～～～～

[4-2] コマンドプロンプトで以下を入力し、TensorFlow のバージョン確認
～～～～～
import tensorflow as tf
tf.__version__

# '1.5.0' と表示
～～～～～

[4-3] コマンドプロンプトで以下を入力し、Hello World
～～～～～
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
～～～～～

[4-4] コマンドプロンプトで以下を入力し、終了
～～～～～
exit()

# 仮想環境から抜けるには「deactivate」コマンドを実行
deactivate

exit
～～～～～

■ 画像認識

を参考に、画像認識を行ってみる

手順

[1] 以下のサイトから「classify_image.py」をダウンロードする

[2] [Enviroments]を選択し、「Application on」で[2-1]で作成した「tensorflow」の「▶」アイコン→
      「Open Terminal」を選択し、コマンドプロンプトが開く
[3] 以下を入力
～～～～～
# 仮想環境有効化
activate tensorflow

# classify_image.pyを置いたディレクトリに移動
cd C:\Users\User\Downloads

# 
python classify_image.py
～～～～～

[4] 「python classify_image.py --image_file=【画像認識対象の画像ファイル】」で画像認識
～～～～～
python classify_image.py --image_file=candle.jpg
～～～～～

参考文献

TensorFlowのバージョン確認

画像認識

関連記事

【機械学習】 TensorFlow ～ 入門編 ～