Ubuntu インストール TensorFlow チュートリアル

TensorFlow は、Google が構築した無料のオープンソースの機械学習プラットフォームです。 Twitter、PyPl、Intel、Lenovo、Airbus など多くの組織で使用されています。 TensoFlow は、システム全体、Python 仮想環境、Docker コンテナ、または Ancond を使用してインストールできます。このチュートリアルでは、Ubuntu 20.04 上の Python 仮想環境に TensoFlow をインストールする方法について説明します。

仮想環境を使用すると、単一のマシン上に複数の異なる分離された Python 環境を構築し、他のプロジェクトへの影響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。

デフォルトでは、Ubuntu 20.04 には Python 3.8 が付属しています。次のように入力すると、Python 3 がシステムにインストールされているかどうかを確認できます。

出力は次のようになります。

仮想環境を作成するための推奨方法は、 python3-enパッケージに含まれているenモジュールを使用することです。

python3-enパッケージをインストールするには、次のコマンドを実行します。

モジュールをインストールしたら、TensoFlow プロジェクト用の仮想環境を作成します。

Python 3 仮想環境を保存するディレクトリに移動します。ホーム ディレクトリ、またはユーザーが読み取りおよび書き込み権限を持つその他のディレクトリにすることができます。

TensoFlow プロジェクト用の新しいディレクトリを作成し、そこに cd します。

ディレクトリで、次のコマンドを実行して仮想環境を作成します。

上記のコマンドは、Python バイナリ、Pip パッケージ マネージャー、標準 Python ライブラリ、およびその他のサポート ファイルのコピーが含まれるenというディレクトリを作成します。

仮想環境の使用を開始するには、 ctiteスクリプトを実行して仮想環境をアクティブ化します。

アクティブ化されると、仮想環境の bin ディレクトリがシステムの$PATH変数の先頭に追加されます。さらに、シェルプロンプトが変更され、現在いる仮想環境の名前が表示されます。この例では、それは(en)です。

TensoFlow のインストールには、 pipバージョン 9 以上が必要です。 pip最新バージョンにアップグレードするには、次のコマンドを入力します。

仮想環境がアクティブになったので、TensoFlow パッケージをインストールします。

専用の NVIDIA GPU をお持ちで、その処理能力をtensoflow活用したい場合は、GPU サポートが含まれるtensoflow-gpuパッケージをインストールしてください。

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

それでおしまい！ TensoFlow のインストールが正常に完了したので、使用を開始できます。

インストールを確認するには、次のコマンドを実行して、TensoFlow のバージョンを出力します。

この記事の執筆時点では、TensoFlow の最新の安定バージョンは 2.2.0 です。

TensoFlow のバージョンは、ここに表示されているものと異なる場合があります。

TensoFlow を初めて使用する場合は、「TensoFlow の使用開始」ページにアクセスして、最初の ML アプリケーションの構築方法を学習してください。また、Github から TensoFlow-Models または TensoFlow-Exmples リポジトリをクローンし、TensoFlow 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、 dectiteと入力して環境を非アクティブにすると、通常のシェルに戻ります。