ทดลองติดตั้ง TensorFlow บน Windows ผ่าน Anaconda

ช่วงนี้กำลังอินกับ Machine Learning เนื่องด้วยกระแสที่กำลังมาแรงขึ้นเรื่อยๆ ก็เลยไปศึกษาเพิ่มและเลือกใช้ TensorFlow ซึ่งเป็น Open Source Library จาก Google ในการพัฒนา Machine Learning ด้วยภาษา Python เพราะมี Performance สูงและเขียนโค้ดง่าย โดยในบทความนี้จะมาแชร์วิธีการติดตั้ง TensorFlow ผ่าน Anaconda เป็นอะไรที่สะดวกสบายมากๆค่ะ

ต้องรู้ก่อนว่า Tensorflow มีสองแบบให้เลือกใช้
1. CPU Support Only
2. GPU Support

แล้วการทำงานแบบไหนควรใช้ GPU Support?

แน่นอนว่าต้องเป็นงานที่มีการประมวลผลมากๆ อย่างการทำ Deep Learning ที่นิยมเทรน Neural Network ด้วยวิธี Back Propagation โดยจะมองว่าเป็นการคูณ Matrix จำนวนมากจากการที่มี Hidden Layer หลายชั้น ทำให้ต้องอาศัย GPU เข้ามาช่วยในการประมวลผลนั่นเอง โดย TensorFlow จะ Optimize การทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพซึ่งเป็นจุดเด่นของมัน

ในบทความนี้จะเป็นการติดตั้ง TensorFlow แบบ CPU Support Only สำหรับการใช้งานบน Windows 10 (64-bit) นะคะ

พอเลือกได้แล้วว่าจะใช้แบบไหนก็ต้องมี Anaconda ในเครื่องก่อน ถ้ายังไม่มี Download แล้ว install ได้เลย เราลงไว้ที่ C:\Anaconda เพื่อความสะดวก

ติดตั้ง Tensorflow ผ่าน Anaconda Prompt

เปิด Anaconda Prompt และใช้คำสั่ง conda create เพื่อสร้าง Virtual Environment ใหม่ขึ้นมา ในคำสั่งนี้จะตั้งชื่อ Environment ไว้ว่า tensorflow ซึ่งจะถูกสร้างไว้ใน folder tensorflow ใน C:\Anaconda\envs อีกที

conda create -n tensorflow python=3.5

ถ้าหากเราไม่ใส่ Version ของ Python แล้ว มันจะไปใช้ Version ปัจจุบันที่เรากำลังใช้อยู่ (Tensorflow ตัวล่าสุดจะรองรับ Python Version 3.5.x ขึ้นไป)

*แต่สำหรับ Windows ต้องใช้ version 3.5.x เท่านั้นนะคะ

ทำการ Activate เพื่อเปลี่ยนไปใช้ Environment tensorflow ที่เราสร้างขึ้น ถ้า Activate สำเร็จจะเห็นว่าในส่วนของ Prompt ถูกเปลี่ยนเป็นคำว่า tensorflow หรือหากเรามีการสร้าง Environment อื่นไว้ด้วยก็จะใช้คำสั่ง activate หรือ deactivate แล้วตามด้วยชื่อ Environment เพื่อสลับการใช้งาน

activate tensorflow

ลง TensorFlow (CPU Support Only) ด้วยคำสั่ง pip install

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

มาทดสอบกันว่า TensorFlow ที่ติดตั้งลงไปสามารถใช้งานได้จริงไหม โดยเราทดสอบบน PyCharm ค่ะ (อย่าลืมเลือก Interpreter เป็นของ Environment ที่เราสร้างไว้ด้วยนะ)

import tensorflow as tf
# Build a graph.
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
c = a * b

# Launch the graph in a session.
sess = tf.Session()

# Evaluate the tensor `c`.
print(sess.run(c))
# Release the resources
sess.close()

คร่าวๆคือ TensorFlow จะแทนการคำนวณ (Computation) ในรูปแบบของกราฟ (Graph) โดยตัวอย่างจะสร้างกราฟด้วย Constant และใช้ Session ในการ Execute กราฟเพื่อหาผลลัพธ์

ไว้ถ้าหากมีโอกาสจะลงรายละเอียดการพัฒนา Machine Learning ด้วย TensorFlow ต่อนะคะ :D