【ATU Book-i.MX8系列 - TFLite】Tensorflow Keras 环境架设

一. 概述

上篇文章，向各位说明了当今火热的深度学习框架 Tensorflow 1.x 与 2.x 的差别，以及高阶应用程式 Keras 与 Tensorflow Lite 轻量化网路模型的简单介绍。为了加快踏上人工智能 AI 与机器学习 Machine Learning 的世界里，不仿直接进入到你的作业系统，开始搭建 Tensorflow Keras 所需的环境吧 !! 如下图所示，为系列博文之示意架构图。此架构图隶属于 i.MX8M Plus 的方案博文中，并属于 eIQ 机器学习开发环境 内的 推理引擎层(Inference Engines Layer) 的子系列 !! 目前章节介绍 “Tensorflow keras 环境架设”!! 若欲架设原生 Tensorflow 1.x 或 2.x 的版本，请参照本系列其他的环境架设章节。

若新读者欲理解人工智能、机器学习以及深度学习的差异，可点选查阅下方博文
大大通精彩博文 探讨机器学习与深度学习之差异

TFlite 系列博文 - 文章架构示意图 (1)

TFlite 系列博文 - 文章架构示意图 (2)

二. 快速搭建 Tensorflow Keras 环境

使用搭建环境 : Python 3.6 + Windows 10 + Tensorflow 2.1.0 + Keras 2.3.1

(1) Anaconda 安装与建置环境 :

Anaconda 是一个免费开源软体套装管理系统，主力语言为 Python。适用于 Windows、Linux 和 MacOS 系统，并提供高达 1400 个软体资源，包含了许多计算科学、资料科学、机器学习等等软体资料库 ! 以及原生的 Python 环境! 因此对于刚进入资料科学领域或 TensorFlow 的初学者是非常有益 !!

Anaconda 安装方式 :

Step 1 : 请至官方网站 https://www.anaconda.com/products/individual 下载安装档 (Anaconda 3.5.1.0)

*** 非最新版本请点选此网站

Step 2 : 执行安装档 (Anaconda 3.5.1.0)，依软体指示进行安装即可。

请勾选 Add Anaconda to my PATH environment variable 与 Register Anaconda as my deffault Python 3.6

建立虚拟环境:

虚拟环境能够将环境具有独立性，减少套件之间的相互影响。

Step 1 : 开启命令提示字元或终端机，输入以下指令建立 TensorFlow 虚拟环境

$ conda create --name TensorFlow python=3.5 anaconda

Step 2 : 输入 y 确定安装相关套件，并等待套件安装完毕。

Step 3 : 完成虚拟环境架设

(2) Tensorflow 安装 :

在虚拟环境建立完成后，亦可以在不同的虚拟环境下各别安装不同版本的套件，比如说 A 环境安装 Tensorflow 1.5 版本， B 环境安装 Tensorflow 2.1 版本 !! 故本范例将于名称为 Tensorflow 的环境下安装 Tensorflow 2.1 套件 !! 本篇文件亦使用 Tensorflow Keras 为主 !!

Tensorflow 与 Keras 版本搭配请参考 : https://docs.floydhub.com/guides/environments/

Tensorflow 安装方式 :

Step 1 : 开启命令提示字元或终端机，移动并到任一个资料夹

Step 2 : 输入以下指令，启动虚拟环境 (若不使用 Tesnorflow 环境，此步骤可忽略)

$ activate TensorFlow

Step 3 : 安装 Tensorflow 2.1.0

$ pip install Tensorflow==2.1.0

Step 4 : 安装 Tensorflow Keras 2.3.1

$ pip install keras==2.3.1

*** 若安装 Tensorflow 2.x 版本可略过此步骤

(3) Jupyter Notebook 使用方式 :

在完成 Anaconda 与 TensorFlow 安装后，各位一定多少有些困惑为何是介绍 Jupyter Notebook 的使用方式。而所谓 Jupyter Notebook 就是一种基于网页的交互性计算开源环境，顾名思义就是一种在网页上的编译器。同时为 Anaconda 套件内所建议的编译器，故予此介绍 !! 况且在 Jupyter Notebook 架构下，Python 程式执行后可被完美纪录于 .ipynb 档案上，并搭配可视化界面让资料科学研究便利许多，对于 Python 初学者是相当好用的工具 !!

Jupyter Notebook使用方式 :

Step 1 : 开启命令提示字元或终端机，首次启用请安装 Jupyter Notebook

$ pip install jupyter

Step 2 : 输入以下指令，启动虚拟环境 (若不使用 Tesnorflow 环境，此步骤可忽略)

$ activate TensorFlow

Step 3 : 输入以下指令，开启 Jupyter Notebook 并新增 Python 3 文件

$ Jupyter Notebook

Step 4 : Jupyter Notebook 完成画面，即可进行编写 Python 程式

三. 结语

搭建环境仅需要遵循三大步骤即可，主要为 Anaconda 与 Tensorflow 的安装，而 Jupyter Notebook 则是本篇相当推从的一套开发工具，读者能够自行斟酌使用。
对于其他作业系统的安装，作法大同小异仅须安装相应的安装档，如下图所示。后续文章将带领读者快速使用 Tensorflow keras 来建构神经网路，敬请期待 !!