[email protected]にTensorFlowをインストールする

はじめに

[email protected]という格安でVPSを利用できるサービスがあります。
契約だけしている状態だったので、せっかくなので
今話題の機械学習の勉強に使ってみようかなと思った次第です。

しかし、[email protected]のcentos7は、yum updateができません。
つまるところ、pyenvを使った環境構築ができません。
なので今回は、pyenvを使わずに進めていきます。

環境

  • CentOS 7
  • Python 2.7

ここにAnacondaとTensorFlowをインストールしていきます。
ちなみに、TensorFlowはCPU版を使います。

インストール

事前準備

TensorFlowをインストールするにあたって
必要なパッケージをインストールしていきます。

sudo yum -y install python-pip python-dev

Anaconda

公式サイトからインストールスクリプトをダウンロードします。
Python 2とPython 3でダウンロードリンクが異なるので注意しましょう。

wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-5.0.1-Linux-x86_64.sh
./Anaconda2-5.0.1-Linux-x86_64.sh

インストールスクリプトを走らせると、インストールが始まります。

In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
>>>

Enterキーで先に進みます。

Do you accept the license terms? [yes|no]
[no] >>>

ライセンスをEnterキーで流し読みしていくと、
同意についての質問が表示されるので、yes とタイプしてEnter。

Anaconda2 will now be installed into this location:
/home/<UserName>/anaconda2

- Press ENTER to confirm the location
- Press CTRL-C to abort the installation
- Or specify a different location below

インストール先のディレクトリを指定します。
デフォルトではユーザディレクトリの直下にインストールされるようです。
各々インストール先を指定してください。

私はそのままEnterを押して、
ユーザディレクトリ直下にインストールしました 🙂

Do you wish the installer to prepend the Anaconda2 install location
to PATH in your /home/<UserName>/.bashrc ? [yes|no]
[no] >>>

Anacondaのインストールパスを設定ファイルに書き込む場合は yes と叩きます。
PATHを設定した後、設定を反映させます。

source ~/.bashrc

仮想環境構築

Anacondaで仮想環境を作成して、TensorFlowをインストールします。
使用するPythonのバージョンは2.7です。

conda create -n tensorflow python=2.7

作成した仮想環境をActiveにします。

source activate tensorflow

仮想環境tensorflowに、TensorFlowをインストールします。

pip install --ignore-installed --upgrade \
https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

インストール後に環境変数を設定します。

export TENSORFLOW="~/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow:$PATH"

もしかしたら不要かも…?

試してみる

Pythonで下記スクリプトを実行してみます。

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

Hello, TensorFlow! と表示されるはずです 🙂

参考