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CentOSにTensorFlowをインストールする方法
Python（pip）またはDockerコンテナを使用してTensorFlowをインストールします
TensorFlowは、Googleによる機械学習プラットフォームです。オープンソースであり、開発者コミュニティとGoogleや他の企業の両方によって開発された、膨大な数のツール、ライブラリ、その他のリソースがあります。
TensorFlowは、一般的に使用されているすべてのオペレーティングシステムで利用できます。Windows、Mac OS、GNU / Linux。pipツールを使用していずれかのPythonPackage Indexからダウンロードしてインストールでき、仮想Python環境で実行できます。これを使用する別の方法は、Dockerコンテナーとしてインストールすることです。
を使用してTensorFlowをインストールします pip
pipPythonパッケージの公式パッケージ管理ユーティリティです。PythonとpipはデフォルトではCentOSにインストールされていません。
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。
sudo dnf install python3インストールでダウンロードの確認などを求められたら、入力YしてからEnterキーを押してセットアップを続行します。このパッケージpython3は、Python3とPip3をインストールします。
Python仮想環境内でTensorFlowを実行することをお勧めします。仮想環境を使用すると、ユーザーは、同じコンピューター上で、必要なパッケージの異なるバージョンを使用して、互いに分離された複数のPython環境を実行できます。これは、特定のバージョンのパッケージを使用して1つの仮想環境内で行われた開発が、別の環境での開発に影響を与えないようにするためです。
Python仮想環境を実行するには、モジュールを使用する必要がありますvenv。まず、TensorFlowプロジェクトディレクトリを作成して移動します。
mkdir dev/tf
cd dev/tfこのディレクトリに仮想環境を作成するには、次のコマンドを実行します。
python3 -m venv tf_venvこれによりtf_venv、Python仮想環境である新しいディレクトリが作成されます。必要最小限のファイルが含まれています。Python実行可能ファイル、Pip実行可能ファイル、およびその他の必要なライブラリ。
仮想環境を開始するには、次のコマンドを実行します。
source bin/acこれにより、プロンプトtf_venvの名前が仮想環境フォルダーの名前に変更されます。
次に、この仮想環境にTensorFlowをインストールします。TensorFlowの場合、最低限必要なpipバージョンは19です。pipを最新バージョンにアップグレードするには、次のコマンドを実行します。
pip install --upgrade pip
上記のように、pipのバージョン20.0.2がインストールされました。
同様の方法でパッケージTensorFlowをインストールします。
pip install --upgrade tensorflowパッケージのサイズは非常に大きく（約420 MB）、依存関係とともにダウンロードしてインストールするのに時間がかかる場合があります。
インストールが完了すると、TensorFlowのバージョンを確認するための小さなコードでTensorFlowのインストールを確認できます。
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
仮想環境を終了するには、次のコマンドを実行します。
deactivate
Dockerコンテナを使用してTensorFlowをインストールする
Dockerは、Containerと呼ばれる仮想化環境でプログラムをインストールして実行するための確立された方法になりました。これは、前の方法で見たPython仮想環境と似ています。ただし、Dockerの範囲ははるかに広く、Dockerコンテナーは完全に分離されており、独自の構成、ソフトウェアバンドル、およびライブラリがあります。コンテナは、チャネルを介して相互に通信できます。
Dockerコンテナを介してTensorFlowをインストールして実行し、仮想化環境で実行できます。TensorFlowの開発者は、リリースごとにテストされるDockerコンテナイメージを維持しています。
まず、CentOSシステムにDockerをインストールする必要があります。これについては、CentOSの公式Dockerインストールガイドを参照してください。
次に、TensorFlowの最新のコンテナイメージをダウンロードするには、次のコマンドを実行します。
docker pull tensorflow/tensorflow
注：システムに専用のグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）がある場合は、代わりに、以下のコマンドを使用して、GPUをサポートする最新のコンテナーイメージをダウンロードできます。
docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyterGPU機能をTensorFlowで利用できるように、システムにはGPU用の適切なドライバーがインストールされている必要があります。TensorFlowのGPUサポートの詳細については、Githubリポジトリのドキュメントを確認してください。
DockerコンテナでTensorFlowを実行するには、次のコマンドを実行します。
docker run -it --rm tensorflow / tensorflow python -c "import tensorflow as tf; print（tf .__ version__）"
まず、コマンドの各部分の意味を分析してみましょう。
runコンテナを起動するdockerコマンドです。フラグ-itは、インタラクティブシェル（Bash、Pythonなど）を開始するときに提供されます。--rmクリーンアップと呼ばれるフラグは、コンテナーの実行のためにDockerによって内部的に作成されたファイルシステムとログがコンテナーの終了時に破棄されるように指定されます。デバッグの目的で将来ログが必要になる場合は、このフラグを使用しないでください。しかし、私たちのような小さなフォアグラウンドランの場合は、それを使用できます。
次のパートでは、Dockerコンテナイメージの名前、つまりを指定しますtensorflow/tensorflow。続いて、コンテナで実行するプログラム/コマンド/ユーティリティがあります。テストでは、コンテナーでPythonインタープリターを呼び出し、TensorFlowのバージョンを出力するコードを渡します。
コンテナの起動中にDockerがログを出力していることがわかります。コンテナが起動すると、Pythonコードが実行され、TensorFlowバージョンが出力されます（2.1.0）。
Pythonインタープリターをシェルとして起動して、TensorFlowコードの複数行を実行し続けることもできます。
結論
この記事では、CentOSにTensorFlowをインストールする2つの方法を見ました。どちらの方法も、仮想化環境でTensorFlowを実行するためのものです。これは、TensorFlowを使用する際に推奨されるアプローチです。
TensorFlowの初心者の場合は、公式のTensorFlowチュートリアルの基本から始めることができます。
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