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。

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。

インスタンス環境

下記のインスタンス環境が対象になります。

NVIDIADriver：510,515
CUDA：11.2以上
OS：ubuntu18.04,20.04,22.04

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。

Miniconda仮想環境の作成

TensorFlowをインストールする前に、Minicondaを使用してPythonをインストールします。

conda環境の作成は下記の記事をご確認ください。

TensorFlowのインストール

次のコマンドで上記の記事で作成したconda環境にログインします。

conda activate sample

Pythonのバージョンを確認します。

python3 --version

次のコマンドで、pipパッケージをアップグレードします。

pip install --upgrade pip

次のコマンドでTensorFlow2.11.0をインストールします。

pip install tensorflow===2.11.0

次のコマンドでPythonを起動します。

python3

次のコマンドTensorFlowをインポートします。

import tensorflow as tf

次のコマンドでバージョンを確認します。

tf.__version__

次のコマンドでGPUが認識されているか確認します。

※[Num GPUs Available:  1]が表示されていればGPUが認識されています

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

以上でTensorFlowのインストール手順は完了です。

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。

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