CentOS7にTensorFlowをインストールする方法

TensorFlowは、Googleが開発した機械学習モデルを構築するための無料のオープンソースプラットフォームです。 Twitter、PayPal、Intel、Lenovo、Airbusなどの多くの組織で使用されています。

このチュートリアルでは、CentOS7にTensorFlowをインストールする方法について説明します。

TensorFlowは、システム全体、Python仮想環境、Dockercontainerとして、またはAnacondaとともにインストールできます。

CentOSへのTensorFlowのインストール＃

TensorFlowはPython2と3の両方をサポートしています。

Python 3を使用し、仮想環境内にTensorFlowをインストールします。このようにして、単一のコンピューター上に複数の異なる分離されたPython環境を持ち、他のプロジェクトに影響を与えることを心配することなく、プロジェクトごとに特定のバージョンのモジュールをインストールできます。

1。 Python 3のインストール＃

ソフトウェアコレクション（SCL）リポジトリからPython3.6をインストールします。

CentOS 7には、CentOSベースシステムの重要な部分であるPython2.7.5が付属しています。 SCLを使用すると、デフォルトのpythonv2.7.5と一緒に新しいバージョンのpython3.xをインストールできるため、yumなどのシステムツールが引き続き正常に機能します。

リポジトリを有効にするには、SCLリリースファイルをインストールします。

sudo yum install centos-release-scl

完了したら、次のコマンドを実行してPython3.6をインストールします。

sudo yum install rh-python36

これで、TensorFlowプロジェクトの仮想環境を作成する準備が整いました。

2。仮想環境の作成＃

Python 3.6以降、仮想環境を作成するための推奨される方法は、venvを使用することです。 モジュール。

Python 3.6にアクセスするには、sclツールを使用して新しいシェルインスタンスを起動する必要があります。

scl enable rh-python36 bash

TensorFlowプロジェクトを保存するディレクトリに移動します。これは、ホームディレクトリ、またはユーザーが読み取りと書き込みのアクセス許可を持っているその他のディレクトリにすることができます。

TensorFlowプロジェクト用の新しいディレクトリを作成し、それにcdintoします：

mkdir tensorflow_projectcd tensorflow_project

ディレクトリ内で、次のコマンドを実行して仮想環境を作成します。

python3 -m venv venv

上記のコマンドは、venvという名前のディレクトリを作成します 、Pythonバイナリのコピー、Pipパッケージマネージャー、標準のPythonライブラリ、およびその他のサポートファイルが含まれています。仮想環境には任意の名前を使用できます。

この仮想環境の使用を開始するには、activateを実行して仮想環境をアクティブ化する必要があります スクリプト：

source venv/bin/activate

有効化されると、仮想環境のbinディレクトリが$PATHの先頭に追加されます。 変数。また、シェルのプロンプトが変更され、現在使用している仮想環境の名前が表示されます。この場合、それはvenvです。 。

TensorFlowのインストールにはpipが必要です バージョン19以降。次のコマンドを実行して、pipをアップグレードします 最新バージョンへ：

pip install --upgrade pip

3。 TensorFlowのインストール＃

仮想環境がアクティブ化されたので、TensorFlowライブラリをインストールします。これを行うには、次のように入力します。

pip install --upgrade tensorflow

専用のNVIDIAGPUがあり、tensorflowの代わりに、その処理能力を利用したい場合 tensorflow-gpuをインストールします GPUサポートを含むパッケージ。

仮想環境内では、コマンドpipを使用できます pip3の代わりに およびpython python3の代わりに 。

インストールを確認するには、TensorFlowバージョンを出力する次のコマンドを使用します。

python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'

この記事を書いている時点で、TensorFlowの最新の安定バージョンは2.0.0です

2.0.0

TensorFlowのバージョンは、ここに表示されているバージョンと異なる場合があります。

TensorFlowを初めて使用する場合は、TensorFlowの概要ページにアクセスして、最初のMLアプリケーションを構築する方法を学習してください。また、GithubからTensorFlowモデルまたはTensorFlow-Examplesリポジトリのクローンを作成し、TensorFlowの例を調べてテストすることもできます。

作業が完了したら、deactivateと入力して、環境を非アクティブ化します。 通常のシェルに戻ります。

deactivate