Ubuntu 16.04 に TensorFlow 環境のセットアップ(2/2)

Ubuntu 16.04 LTS 環境に、GPUを使って TensorFlow を実行する環境をセットアップした時のメモ。 (こちらの続き)

Installing TensorFlow on Ubuntu の Determine how to install TensorFlow から先を実施する。
今回は、インストール方法は Anaconda を選択。Installing with Anaconda の項目を順番に実施する。

  1. Anaconda 5.2 の Python 3.6 version は以前にインストール済
  2. ターミナルから以下のコマンドを実行して、Anaconda 上に、新しい環境を tf18gpu という名前で作る。
    $ conda create -n tf18gpu pip python=3.6
  3. tf18gpu をアクティブにする。
    $ source activate tf18gpu
  4. tf18gpu 環境に TensorFlow をインストールする。
    Python 3.6 から TensorFlow のGPU版を使用する場合、コマンドは以下の形。

    $ pip install –ignore-installed –upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.8.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

    (追記)正規の手順とは異なるが、” $pip install tensorflow-gpu “でもインストールができると聞いてやってみたところ、動作検証まで完了している。双方の違いについては、未確認。

  5. 短い TensorFlow のプログラムを実行して動作検証する。
    python を起動する。

    $ python

    プロンプトが >>> になる。指定のプログラムを実行。

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

    ※ここで、動作はするが、出力結果の先頭に b という文字が入る状態になる。
    最後のコマンドを以下の通り変更すると、正常に出力される。
    (変更前)print(sess.run(hello))
    (変更後)print(sess.run(hello).decode())
    stackoverflow のQ&Aを参考にさせていただいた。
    https://stackoverflow.com/questions/40904979/the-print-of-string-constant-is-always-attached-with-b-intensorflow

(余談)
Anaconda を使っているので、Anaconda-Navigator を使っても良いことに後から気づいた。

  1. コンソールを開いて Anaconda-Navigator を実行。
    $ anaconda-navigator
  2. create ボタンを押して環境を作る。
  3. 環境に付ける名前を入力する。(ここでは tf18gpu2 としている)
  4. 実行ボタンを押して [Open Terminal] を選択する。

この先は上の手順の 4. と同じになる

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