サービス化したJupyter notebookからローカルに構築したtensorflowを使えるようにした

やったこと

サービスにしたJupyter Notebookからローカルのtensorflowをインポートできるようにした。
備忘録として残しておく。

経緯

こちらの記事を参考にtensorflow-gpu環境を作ったが、Jupyter Notebook上からimportできなかった。

今回つかうJupyter Notebook色々な理由がありsystemdで以下のようにサービス化されたものである。

jupyter.service

[Unit]
Description=Jupyter Notebook

[Service]
Type=simple
PIDFile=/run/jupyter.pid
ExecStart=/usr/local/bin/jupyter notebook
User=username
Group=usergroup
WorkingDirectory=/fileshare/
Restart=always
RestartSec=10
#KillMode=mixed

[Install]
WantedBy=multi-user.target

これにより起動しているJupyter Notebookで以下のようにtensorflowをimportしようとした。

source.py

import tensorflow as tf

が、以下のエラーが出てimportできなかった

ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory

で、jupyter上からpathを確認してみたところどうもpathが通っていないっぽい。

import os
print(os.environ.get('LD_LIBRARY_PATH')) #-->None

色々調べた結果、serviceから実行すると .bashrc でexportしている環境変数はserviceでは読み込まれないらしい。
そのため、 EnviromentFile を利用して該当サービスに環境変数を無理やり通すことにした。

jupyter.service

[Unit]
Description=Jupyter Notebook

[Service]
Type=simple
PIDFile=/run/jupyter.pid
ExecStart=/usr/local/bin/jupyter notebook
User=username
Group=usergroup
WorkingDirectory=/fileshare/
Restart=always
RestartSec=10
EnviromentFile=/etc/sysconfig/jupyter #追加
#KillMode=mixed

[Install]
WantedBy=multi-user.target

EnvironmentFileはこう。

PATH=/your/first/path:/your/second/path
LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:
CUDA_ROOT=/usr/local/cuda

これでimportできるようになったと思ったら permission denied で起動できてないのでログみて該当ディレクトリを chown　した。
そしたら無事Jupyter Notebookが起動し、tensorflowのimportに成功した。

まとめ

serviceの環境変数はEnvironmentFileで通そう。