AWS EC2にTensorFlowを入れる（CPU only）

「Windowsしか持ってないけどTensorFlowを試したい」とか、そんな人向けです。

##前置き
ディープラーニングって膨大なマシンパワー使うんでしょ？と思われるかもしれませんが、最初のチュートリアルやるくらいなら全然マシンパワーは使いませんので、AWSの初回無料枠で使えるマシンで大丈夫です。
※Deep MNIST for Expertsはキツイです。

##手順
###仮想マシン（EC2）の用意
Linuxマシンを作ります。
OSはとりあえずUbuntuで良いんじゃないでしょうか。私はUbuntu 14.04にしました。
インスタンスは無料枠対象のt2.microとかで良いと思います。
後々TensorBoard（学習状況を可視化するツール）を使う場合は、セキュリティの設定でポート6006を開けておいてください。（後からでも設定できます。）

###各種インストール
仮想マシンを起動してputty等でSSH接続します。
Pythonがプリインストールされていることを確認。

$ python -V
Python 2.7.6

追加のPython関係をインストール。

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install python-pip python-dev

サイトによってはvirtualenvを使っているところもありますが、面倒だし環境を分けたければ新しいEC2マシンを作った方が手っ取り早いので（個人的な意見です）今回は入れません。
あとはTensorFlowを入れます。

(Ubuntu/Linux 64-bit, CPU onlyの場合)
$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.7.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

注意：上はバージョンr0.7用です。コピペする前に、公式サイトを参照して最新バージョンを確認してください。最新のものでないとチュートリアルが上手く動かない等の問題が発生する可能性があります。（私は他のサイトをコピペして一回ハマりました ）

チュートリアルやるためにgitをインストール。

$ sudo apt-get install git

チュートリアル用にソース等をダウンロード。

$ git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow

終わり。
あとはチュートリアル等やってみましょう。

##備考

• 公式チュートリアルのMNIST For ML BeginnersやTensorFlow Mechanics 101なら今回のCPU Onlyの環境でも余裕で動きます。（数秒で実行完了します）
• Deep MNIST for Expertsはソコソコのスペックが必要なようで、数時間放置しても終わらず、途中でメモリ不足関係のエラーで落ちました。（CNN関係の処理が重いのか？）