Azure上に機械学習する環境を構築してみた

###AzureにVMデプロイ

これまで（機械学習test03まで)はローカルで動かしていたのだけれども、せっかくなのでAzureに環境構築してみました。

OSはcentOSの最新バージョン（CentOS-based 7.4）を選択。

基本設定に続いて、ずんずん進めていく。

ssh公開キーはあらかじめ取得しておく。

Generating public/private rsa key pair.

保存場所を聞かれるのでエンタ。
Enter file in which to save the key (/Users/yuni/.ssh/id_rsa):

パスフレーズを入力。
秘密鍵を盗まれた時に、秘密鍵をすぐには使えないようにするのが目的みたい。

Enter same passphrase again: ```

作成されました。
id_rsa：秘密鍵
id_rsa.pub：公開鍵
```Your identification has been saved in /Users/yuni/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /Users/yuni/.ssh/id_rsa.pub.
The key fingerprint is:XXXXX```

sshでVMに接続。
（ssh公開キー取得時に設定したパスフレーズを忘れて、10回以上パスフレーズ入力した(汗)）
```$ssh <ユーザ名>@<VMのパブリック IP アドレス>
Enter passphrase for key '/Users/yuni/.ssh/id_rsa': 
[yuni@machinelearningvm ~]$```
接続できました。

###VM上にpythonの環境構築

VM上で実行。まずはリポジトリの追加
```[yuni@machinelearningvm ~]$ sudo yum install https://centos7.iuscommunity.org/ius-release.rpm

python3.6のインストール
[yuni@machinelearningvm ~]$ sudo yum install python36u python36u-pip python36u-devel

#####ローカルに作ったファイルをVMにコピーしてみる
ローカルにたくさんファイル作ってたからねっ！
ローカルのtest.pyをVMにコピー（ローカルで実行）
$ scp test.py <ユーザ名>@<VMのIP>:<VMの保存先path>

ちなみに中身は、tensorflowでHello world。

$ cat test.py

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!2nd')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(5)
print(sess.run(a+b))

これを動かすために、VMにtensorflowのインストール

//storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

[yuni@machinelearningvm ~]$ pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

VMでtest.pyの実行

[yuni@machinelearningvm ~]$ python3 test.py

Hello, TensorFlow!2nd
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よくできました。パチパチ