GCP無料枠のmicroインスタンスにてTensorFlow環境を構築してみたのでメモとして。
PythonはCentOS 7に入っている2.7でも動作するが、敢えて3.6を使っている。
1.EPEL Repositoryのインストール
2.Python3.6のインストール
3.Pythonのパス変更
いちいちpython3.6と入れるのも面倒なので。
# ls -ltr /bin/python
# unlink /bin/python
# which python3.6
# ln -s /bin/python3.6 /bin/python
# ls -ltr /bin/python
4.yumの修正
Pythonのパスを変えるとyumが動かなくなるので、その是正。
2ファイルの先頭行を下記に変更する。
#!/usr/bin/python -> #!/usr/bin/python2
# vi /usr/libexec/urlgrabber-ext-down
5.pipの有効化
6.TensorFlowのインストール
7.PATH変数の追加
TensorFlowインストール時にPATHに無いと警告が出ているので対処する。
# vi ~/.bash_profile
8.pipのアップグレード
TensorFlowインストール時にpipが古いと警告が出ているので対処する。
9.動作確認
pythonのコマンドラインから動作確認する。
Python 3.6.6 (default, Aug 13 2018, 18:24:23)
[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-28)] on linux
Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> sess = tf.InteractiveSession()
2018-12-14 03:58:39.423492: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
>>> mess = tf.constant(‘Test Message’)
>>> print(sess.run(mess))
b’Test Message’
>>> exit()
10.Swap追加
無料枠のmicroインスタンスは512mしかメモリなく、サンプルモデルが動かない。
Swapを増やしてとりあえず動くようしておく。
# chmod 600 /swapfile
# mkswap /swapfile
# swapon /swapfile
再起動して解除されないようfstabにも書いておく。
/swapfile swap swap defaults 0 0
11.gitのインストール
サンプルモデルをgitから取得するのだが、gitが入ってなかったのでgitのインストールから。
一応最新のが良いので、IUSリポジトリを入れておく。
その後、gitをインストール。
12.サンプルモデルの利用準備
gitから公式のサンプルモデルを取得する。
# cd /opt/tensorflow/
# git clone https://github.com/tensorflow/models.git
そのまま実行しようとすると、No module named ‘requests’とのことで、pipにてrequestsを入れる。
13.サンプルモデルの実行
サーバが貧弱なので、それなりの時間を要するので覚悟しておくこと。
# python mnist.py
14.TensorBoardの起動
TensorBoard 1.12.0 at http://<hostname or ip address>:80 (Press CTRL+C to quit)
ブラウザにてアクセスし、下記のように表示されれば成功。