Ubuntuの最新版 18.04 に Tensorflow をインストールしてみました。
(Tensorflow GPUについては CUDA10 に未対応のようなので後回しにします。)

 
<<< ハードウェア >>>

ハード:マウスコンピューター LM-iH700B2N
CPU: Intel® Core™ i3-8100 CPU @ 3.60GHz × 4
メモリ: 4 GByte
本体電源: 500W
グラフィックボード:NVIDIA GEFORCE GTX960 メモリ 4GB

 
(1) Ubuntu 18 のインストール

Ubuntu のサイトから 18.04.1 LTSをダウンロード、DVDに焼いてインストール。

https://www.ubuntulinux.jp/download/ja-remix

途中、サードパーティー製のソフトをインストールするにチェック。
セキュリティーのパスワードを設定が必要。

インストール後、NVIDIAドライバの設定。(今回はGPU版は使わないので重要ではないです。)
Ubuntuソフトウエアの検索から Software & Updates を探す。
一覧から Software & Updates を選んで起動。

「追加のドライバ」->「NDIDIA Driver …. nvidia-driver-390 から使用します。…」 を選択、「変更の適用」ボタンを押す。途中 Secure boot 用のパスワードを求められます。

インストール後、再起動。
 

(2) Anaconda + Python のインストール

Anacondaのサイトからダウンロード
https://www.anaconda.com/download/#download

Python 3.7 version Linux 64bit(x86) を選択。
Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh をダウンロード。

実行権限を付与して実行。

~$  chmod +x Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
~$  ./Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

インストール場所:/home/(username)/anaconda3/

Anacondaインストール終了後、Microsoft VSCode? のインストールメッセージが出たのでついでにインストール。

終了後パス設定。

~$  source .bashrc

Tensorflowの互換性の都合で、3.6 に変更しました。

参考:
http://docs.anaconda.com/anaconda/faq/#how-do-i-get-the-latest-anaconda-with-python-3-5
~$  conda install python=3.6

仮想環境を作成。
~$  conda create -n tf
~$  source activate tf

確認。
(tf) ~$ python -V
Python 3.6.6 :: Anaconda, Inc.

仮想環境から戻る。
(tf) ~$ source deactivate tf

(2)TensorFlow, TfLearn をインストール

pipでのインストールでエラーが出たので pip3をインストール

~$  sudo apt install python3-pip

~$  pip3 install tensorflow
~$  pip3 install tflearn

python を起動して確認。

>>>import tensorflow
>>>import tflearn

エラーなし。
 

(3) Keras インストール

~$ pip install keras

python を起動して確認。

>>> import keras
Using TensorFlow backend.
>>>

エラーなし。

 
(4)仮想環境で jupyter notebook を起動

~$ cd /home/(username)/anaconda3/envs/tf/
~$ source activate tf
(tf) ~$ jupyter notebook

 
(5)動作確認

「深層学習 TensorFlow を MNIST で試す」 のソースでテスト。

Training Step: 9900  | total loss: 0.06449 | time: 3.251s
| SGD | epoch: 020 | loss: 0.06449 – acc: 0.9774 | val_loss: 0.07195 – val_acc: 0.9800 — iter: 49500/49500

learning start:2018-10-07 16:52:26.663276
learning end:’2018-10-07 16:53:43.797602
predict start:2018-10-07 16:53:43.797706
predict end:2018-10-07 16:53:43.872087
[7 2 1 … 4 5 6]
[7 2 1 … 4 5 6]
0.9807

エラーなし。

「深層学習 Keras(TensorFlow用)のインストール」 のソースでテスト。

Epoch 20/20
54000/54000 [==============================] – 2s 32us/step – loss: 0.2555 – acc: 0.9268 – val_loss: 0.1639 – val_acc: 0.9573
[7 2 1 … 4 5 6]
[7 2 1 … 4 5 6]
0.9453
—————

エラーは出ませんでした。

今日はとりあえずここまで。
(GPUについては次の機会にします。)

 

【参考文献】このブログの参考書籍はこちらにまとめてあります。
http://www.ecobioinfo.com/?page_id=838
 

(2018/10/07 S.Onda)
 

—- 宣伝 —–

楽しみながら環境問題について学ぶスマートフォン用アプリです。

Androidアプリ エコのつぼ(クイズ編)

iPhoneアプリ エコのつぼ

あると便利なツールです。

環境バイオ実験メモ帳

 

Androidタブレット用アプリです。

Androidアプリ タップ式生菌数カウンタ
(まだ手動式です。)