ディープラーニング・ハンズオンの資料(インストール関連)

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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。