cpu 版 tensorflow を azure 仮想マシンに構築する

CPU 版 TensorFlow をAzure 仮想マシンに構築する

Japan Windows Azure User Group

Microsoft MVP for Microsoft Azure

冨田 順 (とみたすなお)

http://twitter.com/harutama

大前提

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以下のものが必要です

• パソコン– Android タブレットとか iPad でもできないことはないかも

• SSH するための何か– Linux・MacOS ならコマンドで

– Windows なら PuTTY とか TeraTerm とかBash on Windows という手段もアリ

• Microsoft アカウント–これは絶対に必要です。

https://account.microsoft.com/

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注意

• 必要がなくなった仮想マシンは、停止・削除を自身の責任で実施してください。

–インスタンスを削除・停止することを忘れたことに伴って発生する課金については、自身の責任となります。

• 仮想マシンの停止・削除については本スライドの最後に記述しています。

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リソースグループの作成

リソースグループは、様々なリソース(仮想マシンとかネットワークインターフェースとか)を入れるための箱だと思ってください。

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リソースグループを選択

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新規に作成します

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リソースグループの作成

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• リソースグループ名各自で好きな名前をつけてください。

• サブスクリプション利用料金が課金されるサブスクリプションを指定します。

• リソースグループの場所「米国東部」を指定します。

できました

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仮想マシンの作成

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作成したリソースグループに仮想マシンを追加します

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「ubuntu」と入力して…

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「Ubuntu Server 16.04 LTS」を選択します。

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「作成」

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基本設定の構成

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• 名前各自で好きな名前をつけてください。

• VMディスクの種類「HDD」に変更します

• ユーザー名SSHでログインする際のユーザー名を、各自で好きな名前を指定してください。

• パスワードSSHでログインする際のパスワードです。

• サブスクリプション利用料金が課金されるサブスクリプションを指定します。

• リソースグループの場所「米国東部」を指定します。

「すべて表示」させて

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「DS14_V2」を選択

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「オプション機能の設定」はそのまま「OK」

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最終確認画面で「OK」

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仮想マシンができあがるまで

しばし待ちましょう

「Virtual Machines」から

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作成した仮想マシンを選択

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ここにIPが表示されます

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割り当てられた IP に対してSSH でログインしてみてください

$ ssh ユーザー名@IPアドレス

ポートの開放

デフォルトでは SSH のための 22 番ポートしか開いていません。

追加で必要となるポートを開放します。

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「Virtual Machines」から作成した仮想マシンを選択

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仮想マシンが使っているネットワークインターフェースを選択

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ネットワークインターフェースが使うセキュリティグループを選択

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セキュリティグループの受信規則に開放するポートを追加

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ここから2つの規則を追加します(ポート 6006 と 80)

6006番ポートの開放

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• 名前各自で好きな名前をつけてください。

• 優先度「1010」

• ソース「Any」のまま

• サービス「カスタム」

• プロトコル「TCP」

• ポート範囲「6006」

• アクション「許可」

80番ポートの開放

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• 名前各自で好きな名前をつけてください。

• 優先度「1020」

• ソース「Any」のまま

• サービス「HTTP」

• アクション「許可」

規則が追加されました

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TensorFlow のインストールhttp://qiita.com/rindai87/items/6ce68114b21e0a446f09

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SSH で接続します

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モジュールのインストール

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# パッケージリストの更新sudo apt-get -y update

# インストール済みのパッケージの更新sudo apt-get -y upgrade

# Python関連で必要となるもモジュールのインストールsudo apt-get -y install python-pip python-dev python-scipy git

TensorFlow のインストール

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# TensorFlowのダウンロードURLの設定export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl

# pipを利用したTensorFlowのインストールsudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

# TensorFlowのソースコードの取得（サンプルを動かして動作確認を行うため）cd ~git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

# デモアプリの動作に必要となるPythonライブラリのインストールsudo pip install tornado futures Pillow

TensorFlow の動作確認

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cd ~/tensorflow

# mnist(softmax版)の動作確認python tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_softmax.py

# mnist(DNN版)の動作確認python tensorflow/examples/tutorials/mnist/fully_connected_feed.py

特にエラーが発生せずに終了すればTensorFlow が正しくインストールされています。

仮想マシンの停止

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仮想マシンの停止

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この状態で課金が停止されます

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停止させる際の注意

• OSをシャットダウンさせた状態では仮想マシンの課金は停止されません。

– OSシャットダウンでは各種のリソースが占有された状態が継続するため、課金も継続します。

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OS をシャットダウンした状態でポータルから仮想マシンを見ると

このような表示になる

「停止」ボタンをクリックするとリソースが開放されて課金も停止する

仮想マシンの削除

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仮想マシンの削除

• 仮想マシンだけを削除しても、他のリソースは残ってしまいます。

–ストレージ・ネットワークインターフェース・パブリックIP etc…

• リソースグループを削除すれば、仮想マシンとその周辺リソースを一括削除できます。

–取り消しできない操作なので、削除の際は慎重に作業しましょう。

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リソースグループを選択

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リソースグループを削除

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ちゃんと確認して削除

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Let’s dream and then let’s build.- Ray Ozzie

冨田 順 (@harutama)http://twitter.com/harutama

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