Amazon EC2にTensorFlow開発環境をコマンドコピペで構築する

はじめに

布教用メモです。ローカルリソース実行だとPCがつらいことになるので環境を分離したい人向けです。
学習コピペ用に先頭の$表記は外しています。
再構築の手間(Docker上ではないけど構築失敗しても気軽にインスタンスをつぶせる)と価格を重視しています。実行速度重視、GPUをぶん回したい場合は別記事を参考にしてください。

手順

Amazon EC2インスタンス追加

• https://ap-northeast-1.console.aws.amazon.com/ec2/v2/home?region=ap-northeast-1#LaunchInstanceWizard
• Ubuntuパッケージを選択。
• 「セキュリティグループ」でポートをいい感じにあけておく。細かくは省略。
• ssh: 22
• Jupyter: 8888
• AWS未契約の人はt2.microを使えば(たぶん)新規契約から1年間は無料。
• 作成後、パブリックDNS(ec2-xxxxxxxxxx.ap-northeast-1.compute.amazonaws.com)はコピーしてテキストエディタに貼り付けておく

sshログイン

chmod 600 xxxxxxxxxx.pem
ssh -v -i xxxxxxxxxx.pem [e-mail]

パッケージ更新

sudo apt-get update && sudo apt-get -y upgrade

Python準備

pipインストール

sudo apt-get install -y python-pip python-dev
sudo pip install -U pip

機械学習ライブラリ + TensorFlow

よく使うライブラリのインストール

以下をインストールしている。

1. numpy: 行列計算ライブラリ
2. scipy: 科学計算ライブラリ
3. pandas: データフレームライブラリ
4. matplotlib: グラフ描画ライブラリ
5. Pillow: 画像処理ライブラリ
6. scikit-learn: 機械学習ライブラリ
7. google-api-python-client: Google API Client for Python

sudo apt-get install -y libpq-dev python-matplotlib gfortran
sudo pip install --upgrade pip
sudo pip install numpy scipy pandas matplotlib Pillow scikit-learn
sudo pip install google-api-python-client

TensorFlowインストール

2016/09/01時点での最新版をインストール。
最新版を確認してからインストールしてください。

sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl

Jupyter

Jupyterインストール

sudo pip install jupyter

Jupyter config変更(ポート設定など)

jupyter notebook --generate-config && ipython profile create
echo "c = get_config()" >> /home/ubuntu/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
echo "c.NotebookApp.ip = '*'" >> /home/ubuntu/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
echo "c.NotebookApp.open_browser = False" >> /home/ubuntu/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
echo "c.NotebookApp.port = 8888" >> /home/ubuntu/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
echo "c.InteractiveShellApp.matplotlib = 'inline'" >> /home/ubuntu/.ipython/profile_default/ipython_kernel_config.py

Jupyterのログインパスワード設定

ログインパスワードを登録。登録完了後に表示されるsha1をコピーしておく。

python -c 'import IPython;print(IPython.lib.passwd())'

コピーしたsha1をconfigに追加する。

echo "c.NotebookApp.password = 'sha1:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'" >> /home/ubuntu/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

Jupyter起動

jupyter notebook
で起動するとhttp://ec2-x-x-x-x.ap-northeast-1.compute.amazonaws.com:8888/でログイン可能。
EC2インスタンス起動と同時に起動したい場合は/etc/rc.localに起動スクリプトを登録しておく。

Jupyter動作確認

ブラウザからログイン、TensorFlowのHello, Worldサンプルで42が表示されればOK

import tensorflow as tf

hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
print(sess.run(a + b))