序章

オープンソースの機械学習ソフトウェアライブラリであるTensorFlowは、ニューラルネットワークのトレーニングに使用されます。 ステートフルデータフローグラフの形式で表され、グラフの各ノードは、多次元配列でニューラルネットワークによって実行される操作を表します。 これらの多次元配列は一般に「テンソル」と呼ばれるため、TensorFlowという名前が付けられています。

このチュートリアルでは、virtualenvを使用してPython仮想環境にTensorFlowをインストールします。 このアプローチは、TensorFlowのインストールを分離し、物事を迅速に稼働させます。 インストールが完了したら、Tensorflowをインポートしてインストールを検証し、エラーがないことを確認します。

前提条件

このチュートリアルを開始する前に、次のものが必要です。

  • Ubuntu20.04初期サーバーセットアップガイドに従ってセットアップされた少なくとも4GBのRAMを備えた1台のUbuntu20.04サーバー（sudo非rootユーザーとファイアウォールを含む）。

  • Python3.8以降およびvirtualenvがインストールされている。 Ubuntu 20.04にPython3をインストールする方法に従って、Pythonとvirtualenvを構成します。

ステップ1—プログラミング環境の作成

このステップでは、他のプログラミングプロジェクトを損なうことなく、TensorFlowを仮想環境にインストールするための仮想環境を作成します。 クリーンなプログラミング環境をすでに設定している場合は、この手順をスキップしてください。

まず、プロジェクトディレクトリを作成します。 デモンストレーションの目的でtf-demoと呼びますが、意味のあるディレクトリ名を選択してください。

  1. mkdir ~/tf-demo

新しく作成したtf-demoディレクトリに移動します。

  1. cd ~/tf-demo

次に、たとえばtensorflow-devという新しい仮想環境を作成します。 次のコマンドを実行して、環境を作成します。

  1. python3 -m venv tensorflow-dev

これにより、新しいtensorflow-devディレクトリが作成されます。このディレクトリには、この環境がアクティブ化されている間にインストールするすべてのパッケージが含まれます。 pipとスタンドアロンバージョンのPythonも含まれています。

次に、仮想環境をアクティブ化します。

  1. source tensorflow-dev/bin/activate

有効にすると、ターミナルプロンプトに仮想環境にいることが反映されます。

(tensorflow-dev)username@hostname:~/tf-demo $

この時点で、仮想環境にTensorFlowをインストールできます。

ステップ2—TensorFlowをインストールする

TensorFlowをインストールするときは、PyPiで利用可能な最新バージョンをインストールしてアップグレードしていることを確認する必要があります。

したがって、pipでは次のコマンド構文を使用します。

  1. pip install --upgrade tensorflow

ENTERを押すと、TensorFlowがインストールされ、依存するパッケージとともにインストールが成功したことを示す出力が表示されます。

Output
...
Successfully installed absl-py-0.7.1 astor-0.7.1 gast-0.2.2 grpcio-1.19.0 h5py-2.9.0 keras-applications-1.0.7 keras-preprocessing-1.0.9 markdown-3.0.1 mock-2.0.0 numpy-1.16.2 pbr-5.1.3 protobuf-3.7.0 setuptools-40.8.0 tensorboard-1.13.1 tensorflow-1.13.1 tensorflow-estimator-1.13.0 termcolor-1.1.0 werkzeug-0.15.0 wheel-0.33.1
...

Successfully installed bleach-1.5.0 enum34-1.1.6 html5lib-0.9999999 markdown-2.6.9 numpy-1.13.3 protobuf-3.5.0.post1 setuptools-38.2.3 six-1.11.0 tensorflow-1.4.0 tensorflow-tensorboard-0.4.0rc3 werkzeug-0.12.2 wheel-0.30.0

次のコマンドを使用して、いつでも仮想環境を非アクティブ化できます。

  1. deactivate

後で環境を再アクティブ化するには、プロジェクトディレクトリに移動し、source tensorflow-dev/bin/activateを実行します。

TensorFlowをインストールしたので、TensorFlowのインストールが機能することを確認しましょう。

ステップ3—インストールの検証

TensorFlowのインストールを検証するために、TensorFlowパッケージをインポートできることを確認します。

  1. python

次のプロンプトが端末に表示されます。

>>>

これはPythonインタープリターのプロンプトであり、Pythonステートメントの入力を開始する準備ができていることを示しています。

まず、この行を入力してTensorFlowパッケージをインポートし、ローカル変数tfとして使用できるようにします。 コード行を入力した後、ENTERを押します。

  1. import tensorflow as tf

エラーが発生していない限り、TensorFlowは正常にインストールされています。 エラーを受け取った場合は、サーバーがTensorFlowを処理するのに十分強力であることを確認する必要があります。 サーバーのサイズを変更して、少なくとも4GBのメモリがあることを確認する必要がある場合があります。

結論

このチュートリアルでは、Python仮想環境にTensorFlowをインストールし、TensorFlowをインポートして動作することを検証しました。

TensorFlowのプログラマーガイドは、TensorFlow開発に役立つリソースとリファレンスを提供します。 また、 Kaggle を探索することもできます。これは、他の機械学習、データサイエンス、統計の愛好家に対抗する機械学習の概念を実用化するための競争力のある環境です。