要約
- TensorFlowは、Anacondaのcondaコマンドでインストールするよりも、pip2/pip3でインストールしたほうが、TensorBoardがきちんと動作する。
はじめに
前回、Anaconda環境上にcondaコマンドで構築したTensorFlowを動作させ、TensorBoardに学習状況のグラフを表示させてみました。
〔TensorFlow〕IRISを３行の変更でTensorBoardに対応させる
Anaconda環境上にcondaコマンドで環境構築すると、TensorBoardを動作させるとリソースが見つからずエラーが発生していました。
WARNING:tensorflow:IOError [Errno 2] No such file or directory: '/home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/tensorboard/webcomponentsjs/webcomponents-lite.min.js' on path /home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/tensorboard/webcomponentsjs/webcomponents-lite.min.js
WARNING:tensorflow:IOError [Errno 2] No such file or directory: '/home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/tensorboard/dist/bazel-html-imports.html' on path /home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/tensorboard/dist/bazel-html-imports.html
WARNING:tensorflow:IOError [Errno 2] No such file or directory: '/home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/external/dist/bazel-html-imports.html' on path /home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/external/dist/bazel-html-imports.html
あれこれ、環境設定etc.をいじればどうにかなるのかもしれませんが、それでは、インストールが楽にできるというTensorFlowのメリットがなくなってしまいます。
どうにかならないものかと、pip/pip3でTensorFlow環境を構築し、TensorBordの動作を確認してみました。
インストール
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環境
- AWS EC2
- Ubuntu 16.04
- AMI: ubuntu/images/hvm-ssd/ubuntu-xenial-16.04-amd64-server-20161020 (ami-0567c164)
- Python: 3.5.2
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TensorFlow
- Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.5
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pipでTensorFlowをインストール
$ sudo apt-get -y update $ sudo apt-get -y install python3-pip python-dev $ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl $ sudo -H pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL
サンプルプログラム
HelloTensorFlow.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Hello TensorFlow
"""
import tensorflow as tf
x = tf.constant(1.0, name='input')
w = tf.Variable(0.8, name='weight')
y = tf.mul(w, x, name='output')
y_ = tf.constant(0.0, name='correct_value')
loss = tf.pow(y - y_, 2, name='loss')
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.025).minimize(loss)
for value in [x, w, y, y_, loss]:
tf.scalar_summary(value.op.name, value)
summaries = tf.merge_all_summaries()
sess = tf.Session()
summary_writer = tf.train.SummaryWriter('log_simple_stats', sess.graph)
sess.run(tf.initialize_all_variables())
for i in range(100):
summary_writer.add_summary(sess.run(summaries), i)
sess.run(train_step)
sess.close()
pip/pip3でインストールしたTensorFlow環境で実行＆結果
pip/pip3でTensorFlowをインストールした場合は、AnacondaでTensorFlowをインストールした場合と比べてみると、TensorBoardにアクセスしても、リソース不足のエラーはでません。EVENTS、GRAPHSの表示が正常です。
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TensorFlowのプログラムを実行
$ cd work $ python3 HelloTensorFlow.py -
TensorBoardを起動
ubuntu@ip-172-31-24-52:~/work$ tensorboard --logdir=log_simple_stats -
コンソールログ
ubuntu@ip-172-31-24-52:~/work$ tensorboard --logdir=log_simple_stats Starting TensorBoard b'29' on port 6006 (You can navigate to http://172.31.24.52:6006) [03/Nov/2016 14:35:46] "GET / HTTP/1.1" 200 - [03/Nov/2016 14:35:46] "GET /webcomponentsjs/webcomponents-lite.min.js HTTP/1.1" 200 - [03/Nov/2016 14:35:46] "GET /lib/css/global.css HTTP/1.1" 200 - [03/Nov/2016 14:35:46] code 404, message Not Found [03/Nov/2016 14:35:46] "GET /dist/bazel-html-imports.html HTTP/1.1" 404 - [03/Nov/2016 14:35:46] "GET /dist/tf-tensorboard.html HTTP/1.1" 200 - [03/Nov/2016 14:35:46] "GET /polymer/polymer.html HTTP/1.1" 200 - [03/Nov/2016 14:35:46] "GET /iron-icons/iron-icons.html HTTP/1.1" 200 - [03/Nov/2016 14:35:46] "GET /paper-tabs/paper-tabs.html HTTP/1.1" 200 - [03/Nov/2016 14:35:46] "GET /paper-dialog/paper-dialog.html HTTP/1.1" 200 - [03/Nov/2016 14:35:46] "GET /paper-checkbox/paper-checkbox.html HTTP/1.1" 200 - [03/Nov/2016 14:35:47] "GET /paper-toolbar/paper-toolbar.html HTTP/1.1" 200 - [03/Nov/2016 14:35:47] "GET /paper-button/paper-button.html HTTP/1.1" 200 - [03/Nov/2016 14:35:47] "GET /paper-header-panel/paper-header-panel.html HTTP/1.1" 200 - [03/Nov/2016 14:35:47] "GET /polymer/polymer-mini.html HTTP/1.1" 200 - ・・・ GRAPHS
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EVENTS
結論
TensorFlowは、pip/pip3でインストールして利用するべし。