Einführung von TensorFlow in Ubuntu + Python 2.7

0. Was ist TensorFlow?

Von Google bereitgestellte Bibliothek für maschinelles Lernen @ shuhei_fs Was ist TensorFlow ist leicht zu verstehen.

1. Ubuntu-Vorbereitung

Bereiten Sie Ubuntu mit [Ubuntu-Umgebung mit Vagrant + VirtualBox erstellen] vor (http://qiita.com/w2-yamaguchi/items/191830191f8af05ac4dd).

2. Überprüfen Sie die Umgebung

Ubuntu 15.04 / Python 2.7.9

$ cat /etc/lsb-release
DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=15.04
DISTRIB_CODENAME=vivid
DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 15.04"

$ python --version
Python 2.7.9

3. Proxy-Einstellungen (falls erforderlich)

$ export http_proxy="$USERNAME:$PASSWORD@$HOST:$PORT"
$ export https_proxy="$USERNAME:$PASSWORD@$HOST:$PORT"

4. Installieren Sie pip (falls nicht enthalten)

$ curl -kL https://raw.github.com/pypa/pip/master/contrib/get-pip.py | sudo python

5. Installieren Sie virtualenv (falls nicht enthalten).

$ sudo pip install virtualenv

6. Erstellen einer Umgebung für TensorFlow

$ mkdir ~/tensorflow
$ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow
$ cd ~/tensorflow
$ source bin/activate

7. Installieren Sie TensorFlow

(tensorflow)$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

Wenn Sie den folgenden Fehler erhalten, bedeutet dies, dass "python-dev" nicht enthalten ist. Installieren Sie mit sudo apt-get install python-dev.

(Weggelassen)
    SystemError: Cannot compile 'Python.h'. Perhaps you need to install python-dev|python-devel.
    
    ----------------------------------------
Command "/usr/bin/python -c "import setuptools, tokenize;__file__='/tmp/pip-build-ZZhjh_/numpy/setup.py';exec(compile(getattr(tokenize, 'open', open)(__file__).read().replace('\r\n', '\n'), __file__, 'exec'))" install --record /tmp/pip-UmWBtU-record/install-record.txt --single-version-externally-managed --compile" failed with error code 1 in /tmp/pip-build-ZZhjh_/numpy

8. Überprüfen der Funktion von TensorFlow

hello-tf.py

import tensorflow as tf
import multiprocessing as mp
 
core_num = mp.cpu_count()
config = tf.ConfigProto(
    inter_op_parallelism_threads=core_num,
    intra_op_parallelism_threads=core_num )
sess = tf.Session(config=config)
 
hello = tf.constant('hello, tensorflow!')
print sess.run(hello)
 
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
print sess.run(a+b)

(tensorflow)$ python hello-tf.py
I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:25] Local device intra op parallelism threads: 2
I tensorflow/core/common_runtime/local_session.cc:45] Local session inter op parallelism threads: 2
hello, tensorflow!
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9. TensorBoard

Port Forward-Einstellungen

Vagrantfile

config.vm.network :forwarded_port, host: 6006, guest: 6006

$ vagrant reload

Starten Sie TensorBoard

$ tensorboard --logdir=[log_dir]
Starting TensorBoard on port 6006
(You can navigate to http://localhost:6006)

Referenz

Die Pip-Installation wurde einfacher, bevor ich es wusste Ich habe versucht, Hello World mit TensorFlow und seiner Erklärung auszuführen