Anaconda でTensorFlowを設定する

1年ほど前にTensorFlowを試していましたがいつのまにかバージョン1.1になっていました。またAnacondaというのが便利だということなので試してみます。
　

TensorFlow 1.1.0
Anaconda 4.3.1
macOS 10.12.4

Anaconda

Anacondaが既にインストールされているという前提です。

1.Anaconda 仮想環境
2.TensorFlow インストール
3.Jupyterでsample codeを走らせる
4.TensorBoardを表示

Anaconda 仮想環境

最初にAnaconda Navigatorを起動し左端のメニューから「Environments」を選択します。まっさらの状態であれば仮想環境は「root」しかないと思います。ここにTensorFlowの仮想環境を追加します。
　
Pythonはバージョン間の互換性があまりないので個別にライブラリー等を管理する環境がないと後々大変なのですね。
　

　
下に「Create」のアイコンがあるのでクリックして名前を入力、Pythonのバージョンを決めます。
　

　
これで新しく「tensorflow」という仮想環境ができました。
　

TensorFlow インストール

TensorFlowのインストールはターミナルからします。別個にターミナルを起動してもいいのですが、Anacondaからも可能です。tensorflowの右側の三角印をクリックするとダイアログが現れますので「Opne Terminal」を選択
　

　
ターミナルから
　

pip install tensorflow

1	pip install tensorflow

　
とするとインストールが始まります。
　

　
最終的に「Successfully installed …」となれば成功です。
　
Jupyterをインストールしておきます。
Application でtensorflowを選ぶと「Jupyter」がこの仮想環境では使えないので「Install」となっています。これをインストールします。
　

Jupyterでsample codeを走らせる

インストールが終了すると「Launch」となるので、これをクリックします。
　

　
右端にある「Name」のプルダウンメニューから「Python 3」を選択します。
　

　
Getting Started With TensorFlowを試して環境ができているか確認します。
　

　
Getting Started にあるコードをInに記述して「run cell」していくと最終的に
　

sess.run(node3):  7.0

1	sess.run(node3): 7.0

　
となれば成功です。

TensorBoardを表示

Tensorflowは学習内容をTensorBoardでグラグによる可視化ができます。
例えば簡単な例として以下のコードをJupyterNotebookに書きます。(以前Tensorflowにあったコードです)
　

import tensorflow as tf
 
# 定数で1 + 3
x = tf.constant(1, name='x')
y = tf.constant(3, name='y')
z = x + y
 
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sess.run(z)
    # FileWriterでグラフを書く
    summary_writer = tf.summary.FileWriter('data', graph=sess.graph)
    tf.summary.scalar('one_plus_one_summary', z)