MAC でTensorflow

MAC でTensorflowをインストールする。

https://deepage.net/tensorflow/2017/02/14/tensorflow-docker.html

Mac

まずは、以下のリンクをクリックしてください。

Get started with Docker for Mac

Download Docker for Macという節に、下の画像のような場所があるはずです。左側の安定版をクリックしてダウンロードします。

ダウンロードが終わったら、クリックしてインストーラーを開き、クジラのようなDockerのアイコンをApplicationフォルダにドラッグ・アンド・ドロップします。

ドラッグ・アンド・ドロップすると、アプリケーション一覧にDockerアイコンが表示されているはずです。こちらを開きます。

色々とダイアログが出てくるので、内容を確認して許可します。最後に、以下の画像のようなウィジェットが出てくればインストール成功です。

TensorFlowのコンテナを実行する

TensorFlowのDockerイメージは4つあります。

Dockerイメージ	説明
gcr.io/tensorflow/tensorflow	CPU安定版Dockerイメージ
gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-devel	CPU開発中のDockerイメージ
gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu	GPU安定版Dockerイメージ
gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-devel-gpu	GPU開発中のDockerイメージ

お使いの環境に合わせて、選択してください。

まずは、tensorflow/tensorflowのDockerイメージを実行してみます。

$ docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow

すると、tensorflow/tensorflowイメージがダウンロードされて、Jupyter Notebookが起動されました。ターミナルの出力の最後にURLが表示されていると思うので、ブラウザからアクセスしてみます。

MNISTや簡単なチュートリアルの解説付きのJupyter Notebookが表示されているはずです。

TensorFlowのサンプルを実行してみる

以下のコードをsample.pyというファイル名で保存してください。

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
print(sess.run(a+b))

Dockerfileを書きます。同じディレクトリにDockerfileという名前で以下のコードを保存します。

FROM gcr.io/tensorflow/tensorflow

COPY ./sample.py /tmp/sample.py

Dockerイメージをビルドしてみます。-tオプションで、タグ名を付けることができます。

$ docker build -t docker:sample .

これで、実行してみます。

$ docker run --rm -it docker:sample python /tmp/sample.py
Hello, TensorFlow!
42

Hello, TensorFlow!と、42が出力されるはずです。