TensorFlow : Install : TensorFlow for Go をインストールする (翻訳/解説)

翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
作成日時 : 04/28/2017

* 本ページは、TensorFlow の本家サイトの Install – Installing TensorFlow for Go を翻訳した上で
適宜、補足説明したものです：
    https://www.tensorflow.org/install/install_go
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

TensorFlow は Go プログラムでの使用のための API を提供しています。これらの API は特に Python で作成されたモデルをロードしたりそれらを Go アプリケーションで実行することに適合しています。このガイドは TensorFlow Go パッケージ をどのようにインストールしてセットアップするかを説明しています。

警告 : TensorFlow Go API は TensorFlow API stability guarantees でカバーされていません。

サポートされるプラットフォーム

次のオペレーティング・システム上で TensorFlow for Go をインストールできます :

• Linux
• Mac OS X

インストール

TensorFlow for Go は TensorFlow C ライブラリに依存します。このライブラリをインストールして TensorFlow for Go を有効にするには次のステップを取ってください :

1. TensorFlow for Go を CPU(s) 上のみか GPU(s) の援助の上で実行するかを決めます。決定を助けるためには、次のガイドの一つの “Determine which TensorFlow to install” というタイトルのセクションを読んでください :
   • Installing TensorFlow on Linux
   • Installing TensorFlow on Mac OS

    

2. 次のシェル・コマンドを呼び出すことで TensorFlow C ライブラリをダウンロードして /usr/local/lib に extract します :

   TF_TYPE="cpu" # Change to "gpu" for GPU support
   TARGET_DIRECTORY='/usr/local'
   curl -L "https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-${TF_TYPE}-$(go env GOOS)-x86_64-1.1.0.tar.gz" | sudo tar -C $TARGET_DIRECTORY -xz
   

    
   tar コマンドは TensorFlow C ライブラリを TARGET_DIRECTORY の lib サブディレクトリに extract します。例えば、/usr/local の TARGET_DIRECTORY としての指定は tar に TensorFlow C ライブラリを /usr/local/lib に extract させます。
   ライブラリを異なるディレクトリに extract したいのであれば、それに従って TARGET_DIRECTORY を調整してください。
    

3. ステップ 2 で、TARGET_DIRECTORY としてシステム・ディレクトリ (例えば、/usr/local) を指定した場合は、リンカを構成するために ldconfig を実行します。例えば :

   sudo ldconfig
   

   TARGET_DIRECTORY をシステム・ディレクトリ以外に割り当てた場合は (例えば、~/mydir)、
   extraction ディレクトリ (例えば、~/mydir/lib) を次のように２つの環境変数に追加しなければなりません :

   export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:~/mydir/lib # For both Linux and Mac OS X
   export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:~/mydir/lib # For Linux only
   export DYLD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH:~/mydir/lib # For Mac OS X only
   

4. TensorFlow C ライブラリがインストールされたので、適切なパッケージとそれらの依存をダウンロードするために go get を次のように起動します :

   go get github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go
   

5. TensorFlow for Go インストールを検証するために go test を次のように起動します :

   go test github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go
   

go get か go test がエラー・メッセージを生成する場合は、可能な解決方法のためには StackOverflow を検索 (or に投稿) してください。

Hello World

TensorFlow for Go をインストールした後、次のコードを hello_tf.go という名前のファイルに入力してください :

package main

import (
    tf "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go"
    "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/op"
    "fmt"
)

func main() {
    // Construct a graph with an operation that produces a string constant.
    s := op.NewScope()
    c := op.Const(s, "Hello from TensorFlow version " + tf.Version())
    graph, err := s.Finalize()
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // Execute the graph in a session.
    sess, err := tf.NewSession(graph, nil)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    output, err := sess.Run(nil, []tf.Output{c}, nil)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println(output[0].Value())
}

Go の TensorFlow のより進んだサンプルのためには、API 文書のサンプル を見てください、これは画像の内容にラベル付けするために事前訓練された TensorFlow モデルを使用しています。

実行する

次のコマンドを起動して hello_tf.go を実行します :

go run hello_tf.go
Hello from TensorFlow version number

(訳注 : 以下は実行結果です)

$ go run hello_tf.g
Hello from TensorFlow version 1.1.0

プログラムは次の形式の複数の警告メッセージを生成するかもしれませんが、無視できます :

W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library
wasn't compiled to use *Type* instructions, but these are available on your
machine and could speed up CPU computations.

ソースコードからビルドする

TensorFlow はオープンソースです。別の文書 の指示に従えば TensorFlow ソースコードから TensorFlow for Go をビルドできます。

以上