「実践GAN」の環境構築

こんにちは、やみとも(@yamitomo_blog)です。
この記事は「実践GAN　敵対的生成ネットワークによる深層学習」の環境構築手順をメモしたものです。

目標とする環境

iiページに書いてある以下の環境を目指す。

• Python 3.6.0
• Keras 2.2.4
• TensorFlow 1.12.1
• TensorFlow Hub 0.4.0

Anacondaはインストール済みと仮定する。
OSはWindows 10

手順

Anacondaで仮想環境を作成する

conda create -n gans-in-action -c conda-forge python=3.6.0

後の作業のため、環境をアクティベイトしておく。

conda activate gans-in-action

TensorFlowをインストールする

バージョン1.12.1が見つからなかったので、やむなくバージョン1.12.2をインストールする。

pip install tensorflow-gpu==1.12.2

Kerasをインストールする

pip install keras==2.2.4

TensorFlow Hubをインストールする

pip install tensorflow-hub==0.4.0

ipykernelをインストールする

Visual Studio Codeでノートブックを表示するため。
vscodeでエラーが発生するが、ウィンドウの指示通りにすればOK。

pip install ipykernel

matplotlibをインストールする

書籍GitHubのノートブックを実行するため

pip install matplotlib

ここまでの環境構築で、CUDAの最新バージョンをインストールしていたので問題なく動いた。