Tensorflowでの警告メッセージの消し方

Tensorflowにおいて、スクリプトを実行すると、「CPU拡張命令セットが使えますよ」的なメッセージがでるので、それを消すためにはスクリプトに下記の命令を書いておく。

import os
os.environ[ 'TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

Tensorflow mnistデータの演習

参考ホームページから、下記コードをJupyter notebookにコピペして走らせてみる。

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from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

import tensorflow as tf

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

init = tf.initialize_all_variables()

sess = tf.Session()
sess.run(init)

for i in range(1000):
  batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
  sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

「得られた結果」

Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes.
Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
Successfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 bytes.
Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Successfully downloaded t10k-images-idx3-ubyte.gz 1648877 bytes.
Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Successfully downloaded t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4542 bytes.
Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
WARNING:tensorflow:From D:\Users\shige\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\util\tf_should_use.py:170: initialize_all_variables (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed after 2017-03-02.
Instructions for updating:
Use `tf.global_variables_initializer` instead.
0.9169

参考リンク（MNIST for ML beginners）

給油（アウトバック）

レギュラーガソリン52.97L給油。130円/L。ODO:56201km, Trip:440.6km。8.32km/L

Anacondaで異なる環境を立ち上げる方法

Anaconda Navigatorで真ん中上部のタブを「Not installed」にして、jupyter関連のプログラムをインストールする。そうすると、Environmentsの好きな環境のところをクリックすると「Open with JupyterNotebook」を選択できるようになる。

AnacondaへのTensorflowインストール(Windows)

Windows版アナコンダには、Tensorflowが入っていないので、JupyterNotebookから
import tensorflow as tf
と打つと、
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'と返される。

そこで、Anacondaのプログラムから「Anaconda Navigator」を立ち上げて、真ん中上部のタブ「installed」から「Not installed」を選ぶ。その後は、tensorflowにチェックをつけてapplyボタンを押す。

給油（ディオン）

レギュラーガソリン49.06L給油。119円/L。ODO:78510km, Trip:454.5km。9.26km/L。