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2023-03-25

AIディープラーニングの活用法として、画像認識だけでなく、未知のデータを新しく作り出すことに焦点を置いたOREILLYジャパンの書籍

生成 Deep Learning ―絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする David Foster

を現在読み進めているが、

●書籍内で掲載されているコードとGitHubからダウンロードするコードが微妙に違っていたり

●別ファイルにまとめてある関数やサブクラスの説明が全く無かったり

●サンプルそのままではエラーになり先に進めなかったり

という問題が発生したので、行った対処等をいくつか記事に分けてメモしていく。

１、実行環境整備

最初は以下の通りに行って進めてみたのだが、

【Windows10】Python統合開発環境Anaconda3メモ 【Anaconda3】指定した仮想環境でJupyter Notebookを動かす 【Windows10】NVIDIAグラフィックカードのGPUをTensorFlowに認識させて動かす

GPUに起因しているであろうエラーが解決しなかったり、PythonとTensorFlowのバージョン相性が悪かったりで止まってしまったので、以下イチからGPUを使わない版で構築し直した。

いったんPython/Anacondaまわりをすべて消す(※自己責任注意※)

妙なものが残っているとそれが原因になったりするのでまずは消す。

・「コントロールパネル」→プログラムのアンインストール→Anaconda3で、まず公式アンインストーラで消す。

・デスクトップ→自分のユーザ名（自分のトップディレクトリ）を開いて、以下関係フォルダごと消す(※自己責任注意※)。
anaconda3 AppData/Roaming/.anaconda .matplotlib .ipynb_checkpoints .jupyter .conda .keras .ipython

・Program Files/Anacondaが残っていたら手動で消す。

Anaconda3をあらためてインストール

https://www.anaconda.com/products/individual

のページからDownload→Windows 64-Bit Graphical Installer を選択しダウンロード、実行

インストール設定は何もいじらずデフォルトの言われるがままインストール。（特に自分用＝Just Meのままで入れる）。

仮想環境の作成と必要モジュールのインストール※順次追記

スタートメニュー→Anaconda3 (64-bit)→Anaconda Prompt(Anaconda3)を起動

conda deactivate
conda create -n myenv python=3.6
conda activate myenv
pip install jupyter tensorflow keras matplotlib
jupyter notebook

ひとまずPythonバージョンは3.6。
myenv環境においてのJupyterがブラウザで立ち上がるので、NEW→Python3カーネルを選択→Untitled.ipynbでエディット開始。