TensorFlowのインストールと動作確認

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VMware上のUbuntuに、Googleが開発した機械学習ライブラリ「TensorFlow」をインストールします。

インストール前の手元の環境は以下の状態でした。

  • ハードウェア：仮想マシン（VMware）
  • OS：Ubuntu-Server 20.04.3 LTS
  • Python：Python3.8.10

Python 開発用パッケージをインストール

手元の環境には Python3.8 がインストール済みだったものの、Pythonでの開発に必要なパッケージが入っていなかったので、追加インストールをしました。

$ sudo apt install python3-dev python3-pip python3-venv

TensorFlowのインストール

TensorFlow は pip で簡単にインストールができますが、お試しで導入することもありOS環境を汚したくないので、Pythonの仮想環境上（venv）にTensorFlowをインストールする事にします。

１．作業ディレクトリを作成します。「tsprojects」の名前は何でも構いません。

$ mkdir ~/tsprojects && cd $_

２．Python仮想環境の作成

$ python3 -m venv ./venv   # 仮想環境を作成
$ source venv/bin/activate # 仮想環境の利用を開始（終了は venv/bin/deactivate）

３．pipのアップデート

(venv)$ pip install --upgrade pip

４．TensorFlowのインストール

(venv)$ pip install --upgrade tensorflow

５．動作確認

(venv)$ python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

最後に下の様な表示がされれば動作確認はOKです。

tf.Tensor(1178.9298, shape=(), dtype=float32)

GPU関連のライブラリが読み込めないなどのワーニングログも出ましたが、今回はお試しでもあり、動きはするのでスルーします。

＜参考：ワーニングログ＞

2022-02-12 11:36:53.750425: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libcudart.so.11.0'; dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory
2022-02-12 11:36:53.751268: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
2022-02-12 11:37:00.433958: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libcuda.so.1'; dlerror: libcuda.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
2022-02-12 11:37:00.434544: W tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:269] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303)
2022-02-12 11:37:00.434831: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:156] kernel driver does not appear to be running on this host (ubuntu-20-server): /proc/driver/nvidia/version does not exist
2022-02-12 11:37:00.439557: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations:  AVX2 FMA
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.

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