Windowsにて、TensorflowをインストールしてRNNのサンプルコードを実行してみる。
１）Anaconda 3系をインストールする。
https://www.continuum.io/downloads
２）pipを用いてtensorflowをインストールする。
> pip install tensorflow
Anacondaのインストール先によっては、コマンドプロンプトまたはPowerShellを管理者権限で起動してから、上記のpip install を実行する必要があるので注意。
３）以下から、Tensorflow-ExamplesのレポジトリURLをコピーし、git cloneする。
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples
４）cloneした「TensorFlow-Examples\examples\3_NeuralNetworks」に移動し、コマンドプロンプト（またはpowershell）にて、recurrent_network.pyを実行する
> python recurrent_network.py python .\recurrent_network.py Extracting /tmp/data/train-images-idx3-ubyte.gz Extracting /tmp/data/train-labels-idx1-ubyte.gz Extracting /tmp/data/t10k-images-idx3-ubyte.gz Extracting /tmp/data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz 2017-10-25 19:45:51.716015: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 2017-10-25 19:45:51.716136: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. Step 1, Minibatch Loss= 2.8725, Training Accuracy= 0.117 Step 200, Minibatch Loss= 2.0907, Training Accuracy= 0.289 Step 400, Minibatch Loss= 1.9966, Training Accuracy= 0.383 Step 600, Minibatch Loss= 1.8639, Training Accuracy= 0.453 Step 800, Minibatch Loss= 1.7619, Training Accuracy= 0.453 Step 1000, Minibatch Loss= 1.6794, Training Accuracy= 0.461 Step 1200, Minibatch Loss= 1.5695, Training Accuracy= 0.453 Step 1400, Minibatch Loss= 1.3799, Training Accuracy= 0.578 Step 1600, Minibatch Loss= 1.3418, Training Accuracy= 0.633 Step 1800, Minibatch Loss= 1.3842, Training Accuracy= 0.508 Step 2000, Minibatch Loss= 1.3934, Training Accuracy= 0.562 Step 2200, Minibatch Loss= 1.1336, Training Accuracy= 0.633 Step 2400, Minibatch Loss= 1.0544, Training Accuracy= 0.641 Step 2600, Minibatch Loss= 1.2061, Training Accuracy= 0.617 ...
