Google Cloud PlatformへのTensorFlow導入

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

# yum install epel-release

-> result

２．Python3.6のインストール

# yum -y install python36 python36-devel

-> result

３．Pythonのパス変更

いちいちpython3.6と入れるのも面倒なので。

# which python
# 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 /bin/yum
# vi /usr/libexec/urlgrabber-ext-down

５．pipの有効化

# python3.6 -m ensurepip

６．TensorFlowのインストール

# python -m pip install –upgrade tensorflow

-> result

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。

# export PATH=$PATH:/usr/local/bin
# 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。

# python -m pip install –upgrade pip

-> result

９．動作確認

pythonのコマンドラインから動作確認する。

# python
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()