この資料で書いていること
ディープラーニング・ハンズオン @ Googleでの資料です。TensorFlowとでもアプリののインストールまでを取り扱っています。
今回のハンズオン環境
- Python2系(2.7)のCPU版TensorFlow
- GCEの設定
- vCPU x 16のインスタンス
- OSはデフォルトのまま
- TensorBoardのデフォルトポート6006番と、デモアプリ用のポート80番を開放
1. 共通設定：GCPの管理コンソール上の操作
1-1. GCEのインスタンスの起動
GCEのインスタンスを起動します。
- 「vCPU x 16」を選択
- 「HTTPトラフィックを許可する」を選択（デモアプリ用のポートを開放）
Compute Engineの選択
インスタンス作成画面への遷移
インスタンスの設定を行い起動
インスタンスが立ち上がった事の確認
1-2. ファイアウォールルールの設定
"TensorBoard"が外部から確認できるようにネットワークの設定を行います。
- ネットワーキング > ファイアウォールルールの設定から
- tcp:6006（TensorBoardのデフォルトポート）を開放
ネットワーキングの選択
ファイアウォールルールの選択
#### ファイアウォールルールを新規で追加
ファイアウォールルールを設定して作成
GCPのクーポンコード入力
クーポンコードの入力
今回、Googleさんのご厚意により、100ドル分のクーポンをご用意いただけました。ここから入力してください。
2. TensorFlowのインストール
以下の手順でTensorFlowをインストールします。
2-1. OS関連の設定、必要となるモジュール類のインストール
TensorFlowのインストールに必要となる最低限のモジュールをインストールしていきます。
# パッケージリストの更新
sudo apt-get -y update
# インストール済みのパッケージの更新
sudo apt-get -y upgrade
# Python関連で必要となるもモジュールのインストール
sudo apt-get -y install python-pip python-dev python-scipy git
2-2. TensorFlowのインストール
TensorFlow自体をインストールします。TensorFlow本家のpipによるインストール手順に従っています。
# TensorFlowのダウンロードURLの設定
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl
# pipを利用したTensorFlowのインストール
sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
# TensorFlowのソースコードの取得（サンプルを動かして動作確認を行うため）
cd ~
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
# デモアプリの動作に必要となるPythonライブラリのインストール
sudo pip install tornado futures Pillow
2-3. TensorFlowの動作確認
TensorFlowが正しくインストールされているかを確認するために、TensorFlowに同梱されているサンプルを動かします。
cd ~/tensorflow
# mnist(softmax版)の動作確認
python tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_softmax.py
# mnist(DNN版)の動作確認
python tensorflow/examples/tutorials/mnist/fully_connected_feed.py
特にエラーが発生せずに終了すれば、TensorFlowが正しくインストールされています。