venvを使用したTensorFlowのインストール(Ubuntu)| GPUSOROBAN

本記事ではGPUSOROBANのUbuntuインスタンスに仮想環境を作成してTensorflowをインストールする手順を紹介します。

GPUSOROBANは高性能なGPUインスタンスが低コストで使えるクラウドサービスです。
GPUSOROBANについて詳しく知りたい方は、以下の公式サイトをご覧ください。


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GPUSOROBANでは、TensorFlowをプリインストールしたインスタンスを提供しています。プリインストールの使い方は、以下の記事をご覧ください。


  プリインストールの利用方法(PyTorch、TensorFlow、JupyterLab)| GPUSOROBAN GPUSOROBAN高速コンピューティングのプリインストールの利用方法を説明しています。PyTorchやTensosrFlow、JupyterLabがプリインストールされたインスタンスを使うことで環境構築にかかる時間を削減できます。 業界最安級GPUクラウド | GPUSOROBAN


目次[非表示]

  1. 1.インスタンスへのSSH接続
  2. 2.venvとは
  3. 3.venv仮想環境の構築
  4. 4.TensorFlowのインストール
  5. 5.TensorFlowのインストール後確認


インスタンスへのSSH接続

はじめにインスタンスへのSSH接続をします。
GPUSOROBANを初めてご利用される場合は、こちらの記事をご確認ください。


  会員登録~インスタンス作成手順 | GPUSOROBAN GPUSOROBANの会員登録からインスタンス作成・接続までの手順を詳しく解説する記事です。会員登録、電話番号認証、SSHキー作成、インスタンスの作成、キーの設置、ターミナルからのインスタンス接続までの流れを説明しています。 業界最安級GPUクラウド | GPUSOROBAN


venvとは

venv仮想環境を作成するためのツールや機能のことです。Pythonの標準ライブラリに含まれており、プロジェクトごとに独立したPython環境を作成し、依存関係やライブラリを分離するのに役立ちます。

venv仮想環境の構築

次のコマンドでパッケージのアップデートします。

sudo apt update

tensorflow


次のコマンドでPython の venvモジュールをインストールします。

※xxには、インストールされているPythonのバージョンが入ります。

sudo apt install -y python3.xx-venv

tensorflow


次のコマンドでvenv環を作成します。

python3 -m venv [仮想環境名]

tensorflow


次のコマンドで作成したvenv環境にログインします。

source [仮想環境名]/bin/activate

tensorflow


TensorFlowのインストール

venv仮想環境にログインしましたらTensorFlowをインストールします。

※この記事では、TensorFlowは2.12.0のバージョンを選択しています

pip install tensorflow===2.12.0

tensorflow

TensorFlowのインストール後確認

仮想環境にTenosorFlowをインストールが完了しましたら、問題なくインストールがされているかを確認します。

次のコマンドでPythonを起動します。

python3

tensorflow


次のコマンドでTensorFlowをインポートします。

import tensorflow as tf

tensorflow


次のコマンドでTensorFlowのバージョンを確認します。(インストールしたバージョンが表示されることを確認します。)

tf.__version__

tensorflow


次のコマンドでGPUが認識されていることを確認します。(>> Num GPUs Available:  1が返されることを確認)

print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

tensorflow​​​​​​​

以上で、venv仮想環境へのTensorFlowのインストールが完了です。



本環境には、GPUSOROBANのインスタンスを使用しました。
GPUSOROBANは高性能なGPUインスタンスが低コストで使えるクラウドサービスです。


GPUSOROBANについて詳しく知りたい方は、以下の公式サイトをご覧ください。


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