CentOS7 にTensorflowを入れてみた

後輩氏がUbuntuにTensorflow入れるのに苦労していたので自分も小一時間頑張ってみた．
（自分の進捗発表が終わると時々発生する気が抜けた現実逃避とも言う）

 

試しに入れてみる　　pip install --upgrade ****ttps://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.6.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

— TatsushiMatsubayashi (@tatsushi_do_ob) January 22, 2016

 

まぁ，まずはココ読むよね

TensorFlow -- Download and Setup

 

で，要件が

・The TensorFlow Python API currently supports Python 2.7 and Python 3.3+ from source.

・The GPU version (Linux only) currently requires the Cuda Toolkit 7.0 and CUDNN 6.5 V2. Please seeCuda installation.

ということで，CUDA7.5は対応していない．

 

まずはUbuntuだろうがCentOSだろうが

$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.6.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 

をします．

まぁワタクシはsudoしないでsu - でrootで全部作業しちゃうんですけど．

ちなみにCentOS 7はpython2.7がデフォルトだったと思うので，2.7として話します．

 

次にCUDAが入っていれば

　　$ python ... >>> import tensorflow as tf

というところで普通に行くと思うんだけど，

後輩氏がはまっていたのは，最初にCUDA7.5を入れていた事．

 

>>> import tensorflow as tf ImportError: libcudart.so.7.0: cannot open shared object file: No such file or directory なるほど私もなったわ

— TatsushiMatsubayashi (@tatsushi_do_ob) January 22, 2016

 この他にも

libcudadnn.so.6.5が無いとか言ってくるのでどうにかしないとダメです．

 

で，最近はCUDA入れるのはとても簡単になっているので，NVIDIAのサイトからCUDA7.0とCUDA7.5の両方を取ってきて，最初に7.0をinstallして展開させて，，もう一回7.5をinstallすれば良い．　（元々ワタクシのサーバは7.0を一度入れていたのでもうちょっと楽）

　　export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"

　　export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 

 

とありますが

 

　　export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda-7.0/lib64"

とするだけでOK

先に7.5の方を見に行ってくれつつ，7.0も参照してくれるので問題無いです．

最初はlibcudart.so.7.5をlibcudart.so.7.0にコピーしちゃおうと思ったんだけど，libcudadnn.soが7.5のライブラリになかったので，，そんなに大変じゃないのでCUDA7.5使っている人は一回7.0を入れてからもう一回7.5を入れましょう．

 

で，個人的にpythonに関して超素人で，numpyのバージョンでちょっとハマったけど，

あとはvirtual-env入れる

  yum install python-pip python-dev python-virtualenv

  $ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow

 (tensorflow)$ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.6.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

 

昨日はいろいろと実装はしていないけど

Googleが提供する機械学習ライブラリ TensorFlow を1時間で試してみた | freshtrax | btrax スタッフブログ

ここらへんの事を試してみて動作確認しました．

 

DNN関係はみんなUbuntuでのinstall方法は書いてあるんだけど，サーバ管理する側としてはCentOSとかの方が良い．

で，後輩氏がトラブっていたのはCUDAの方っぽいが，CentOSでも入るけどバージョンはCentOS7以降が良いよね．