CentOS 7
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TensorFlow (CPU Only) インストール
2018/01/23
 
Google 社発の機械学習ライブラリ (または 人工知能ライブラリ/ディープラーニング と呼ばれることも), TensorFlow をインストールします。
TensorFlow を利用するにあたり、Python, C, Java, Go が使用可能ですが、当例では Python で進めます。
Python を使用する場合の要件として Python 2.7 または Python 3.3 以上が必要です。
当例では RHEL/CentOS 7系 標準の Python 2.7 で進めます。
また、当例では公式で提供されているコンパイル済みバイナリーをインストールしますが、バイナリーの場合、GPU サポート有り版と無し版 が提供されています。ここでは GPU サポート無し版をインストールします。
[1] 事前に必要なパッケージをインストールしておきます。
# EPELからインストール

[root@dlp ~]#
yum --enablerepo=epel -y install python2-pip python-devel
[2] TensorFlow をインストールします。
# pip を更新しておく

[root@dlp ~]#
easy_install -U pip

Searching for pip
Reading https://pypi.python.org/simple/pip/
Best match: pip 9.0.1

[root@dlp ~]#
pip install --upgrade tensorflow

Collecting tensorflow
  Downloading tensorflow-1.4.1-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl (40.7MB)

.....
.....

Successfully installed backports.weakref-1.0.post1 bleach-1.5.0 enum34-1.1.6 
funcsigs-1.0.2 futures-3.2.0 html5lib-0.9999999 markdown-2.6.11 mock-2.0.0 
numpy-1.14.0 pbr-3.1.1 protobuf-3.5.1 setuptools-38.4.0 six-1.11.0 tensorflow-1.4.1 
tensorflow-tensorboard-0.4.0 werkzeug-0.14.1 wheel-0.30.0
[3] 任意の一般ユーザーで動作確認します。
CPU supports ~ のメッセージは通知メッセージのため動作に問題はありません。TensorFlow のバイナリがメッセージ中に記載の CPU 機能を有効にしてコンパイルされていない旨の通知です。
[cent@dlp ~]$
vi hello_tensorflow.py

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

[cent@dlp ~]$
python ./hello_tensorflow.py

2018-01-24 16:25:18.660059: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137]
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
Hello, TensorFlow!
[4] 公式で提供されている機械学習モデルを実行して TensorFlow に触れてみましょう。
[cent@dlp ~]$
mkdir tensorflow

[cent@dlp ~]$
cd tensorflow

[cent@dlp tensorflow]$
git clone https://github.com/tensorflow/models.git

[cent@dlp tensorflow]$
cd models/official/mnist

[cent@dlp mnist]$
python mnist.py

INFO:tensorflow:Using default config.

.....
.....

INFO:tensorflow:Starting evaluation at 2018-01-25-02:14:41
INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmp/mnist_model/model.ckpt-48000
INFO:tensorflow:Finished evaluation at 2018-01-25-02:14:49
INFO:tensorflow:Saving dict for global step 48000: accuracy = 0.9931, global_step = 48000, loss = 0.029771108

Evaluation results:
        {'loss': 0.029771108, 'global_step': 48000, 'accuracy': 0.9931}
[5] 付属の TensorBoard で学習結果を可視化できます。デフォルトではアウトプットデータは /tmp 配下に出力されますので、アウトプットデータを指定して TensorBoard を起動し、表示された URL へ Web アクセスすると結果が閲覧できます。
[cent@dlp ~]$
tensorboard --logdir=/tmp/mnist_model

TensorBoard 0.4.0 at http://dlp.srv.world:6006 (Press CTRL+C to quit)
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