覚え書きブログ

読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

Deep Learning覚え書き(WindowsでTensorflow)

ディープラーニング

前回インストールしたDocker上でTensorflowをインストールしてみた。

Tensorflowでは、4種類のDocker用のイメージを提供している。

  • gcr.io/tensorflow/tensorflow: CPU版イメージ
  • gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-devel: CPU版イメージ+ソースコード
  • gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu: GPU版イメージ
  • gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-devel-gpu: GPU版イメージ+ソースコード

https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#docker-installation

とりあえず今回は2つ目のCPU版+ソースコードのtensorflowを実行してみる。下記のようにdockerコンテナをTensorflowのCPU版イメージで起動すると、ローカルに必要なファイルが無い場合、自動的にtensorflowのダウンロードが開始してインストールし起動する。

$docker run -it b.gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-devel

f:id:hirotaka_hachiya:20161006232213p:plain
f:id:hirotaka_hachiya:20161006232709p:plain
インストールと起動が完了するとrootユーザになっているのは少し気になるが、Deepで定番のMNISTを用いて動作確認をしてみる。

Tensorflowのget startedページで紹介しているMNISTのサンプルプログラムを実行してみる。
https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#run-a-tensorflow-demo-model

# python -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional

CPUなので遅いが学習できている(lossが減少している)ことが確認できた。
f:id:hirotaka_hachiya:20161006235131p:plain

ちなみに、tensorflow.models.image.mnist.convolutionalは、インストールディレクトリ(/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow)のmodels/image/mnist/convolutional.pyを実行しているようだ。

おそらくwindows側(エクスプローラーなど)からこのファイルにはアクセスできないので、ソースコードwindows側でいじりたい場合は、git cloneするとよい。

> git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow