AI / Google TensorFlow Install

2015년 인공지능 개발용 오픈소스 TensorFlow 를 공개했다.

TensorFlow

TensorFlow는 머신러닝을 위한 Research cloud로 1000 Cloud TPU로 가동하고 있다. 1000 TPU는 180Petaflops를 제공하고 있다.

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Ubuntu Linux, macOS X, Windows 머신에 설치할 수 있다. Ubuntu 14.04 이상에서 설치 가능하다.

• Install on Ubuntu

Install

먼저 TensorFlow 종류를 결정한다.

• TensorFlow CPU only support : 시스템에 NVIDI® GPU가 없으면 CPU 버전을 설치한다. 5~10분 정도 소요되고 쉽다. GPU가 있더라도 이 버전을 먼저 시도해 볼 것을 권한다.
• TensorFlow GPU only support : CPU보다 현저하게 빠르다. NVIDIA® GPU가 있고, 요구사항에 부합하며 성능 문제를 고려하면 이 버전을 설치한다.

NVIDIA GPU에서 TensorFlow 실행시 요구조건

GPU 지원 TensorFlow를 설치하려면 아래 NVIDIA 소프트웨어가 설치되야 한다:

• CUDA® Toolkit 8.0 : NVIDIA’s documentation. LD_LIBRARY_PATH 환경변수에 Cuda 경로 추가해준다.
• CUDA Toolkit 8.0 관련 The NVIDIA drivers 설치.
• cuDNN v5.1: NVIDIA’s documentation 참고, 설치후 CUDA_HOME 환경변수 설정.
• GPU card with CUDA Compute Capability 3.0 or higher. 지원하는 종류는 VIDIA documentation를 참조.
• libcupti-dev library: 아래 명령으로 NVIDIA CUDA Profile Tools Interface를 설치한다.

$ sudo apt-get install libcupti-dev

시스템에 설치된 소프트웨어가 위에 명시하 패키지 보다 이전 버전이면 업그레이드가 필요하다. 아닌 경우 TensorFlow가 실행되지만 아래 작업을 해주어야 한다:

• TensorFlow 를 소스에서 설치한다 Installing TensorFlow from Sources.
• 최소 아래 NVIDIA versions으로 설치한다:
  • CUDA toolkit 7.0 or greater
  • cuDNN v3 or greater
  • GPU card with CUDA Compute Capability 3.0 or higher.

### TensorFlow 설치 방법

TensorFlow는 virtualenv, “native” pip, Docker, Anaconda 에서 설치할 수 있다.
virtualenv 환경을 권장한다.

virtualenv 환경에서 설치

여기서는

• macOS에서 Python 가상 개발환경 설치
• Linux에서 Python 가상 개발환경 설치

를 참조해서 virtualenv, virtualenvwrapper 를 구성해서 사용한다고 가정한다.

$ mkvirtualenv --system-site-packages -p python3 tensorflow
(tensorflow)$

그리고 tensorflow 패키지를 설치한다 - GPU 버전을 선택적으로 설치한다.

(tensorflow)$ pip install --upgrade tensorflow      # CPU
(tensorflow)$ pip install --upgrade tensorflow-gpu  # GPU

위 명령으로 설치가 실패시 pip 버전이 8.1 이하일 수 있다. 업그레이드 후 재 시도한다. 혹은 다음 명령으로 TensorFlow Python package를 직접 설치한다.

(tensorflow)$ pip install --upgrade tfBinaryURL

tfBinaryURL 은 여기서 찾아서 직접 지정한다.

Uninstall Tensorflow

가상환경 디렉토리를 삭제하거나

(tensorflow)$ deactivate
$ rm -rf .virtualenv/tensorflow

혹은 가상환경에서 tensorflow 를 pip로 지운다.

(tensorflow)$ pip uninstall tensorflow      # CPU
(tensorflow)$ pip uninstall tensorflow-gpu  # GPU

### Run a short TensorFlow program

python 을 실행해 REPL 환경 혹은 스크립트로 아래 코드를 입력한다:

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

결과로 b'Hello, TensorFlow!' 같이 출력되면 성공적으로 실행된 것이다.

이어서 Getting Started with TensorFlow 를 따라간다.

참조

[^1]: Intruducing TensorFlow Research Cloud