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TensorFlow : Install : TensorFlow for C をインストールする

TensorFlow : Install : TensorFlow for C 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 : 04/29/2017

* 本ページは、TensorFlow の本家サイトの Install – Installing TensorFlow for C 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_c
* 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 c_api.h で定義される C API を提供します、これは他の言語のための binding をビルドするために適切です。API は便利さよりも単純性と統一性に寄っています。

 

サポートされるプラットフォーム

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

  • Linux
  • Mac OS X

 

インストール

TensorFlow for C ライブラリをインストールして TensorFlow for C 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 C 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 :
  2. 次のシェルコマンドを起動して 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
     OS="linux" # Change to "darwin" for Mac OS
     TARGET_DIRECTORY="/usr/local"
     curl -L "https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-${TF_TYPE}-${OS}-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
    

 

インストールを検証する

TensorFlow for C をインストールした後、hello_tf.c という名前のファイルに次のコードを入力します :

#include <stdio.h>
#include <tensorflow/c/c_api.h>

int main() {
  printf(“Hello from TensorFlow C library version %s\n”, TF_Version());
  return 0;
}

ビルドと実行

次のコマンドを起動して hello_tf.c をビルドします :

gcc hello_tf.c

結果としての executable の実行は次のメッセージを出力するはずです :

a.out
Hello from TensorFlow C library version number

(訳注: 実行結果の出力です)

Hello from TensorFlow C library version 1.1.0

Troubleshooting

プログラムのビルドが失敗する場合、最もありがちな原因は gcc が TensorFlow C ライブラリを見つけられないことです。この問題を修正する一つの方法は gcc に -I と -L オプションを指定することです。例えば、もし TARGET_LIBRARY が /usr/local ならば、gcc を次のように起動します :

gcc -I/usr/local/include -L/usr/local/lib hello_tf.c -ltensorflow

もし a.out の実行が失敗するなら、自分自身に次の質問を問いかけましょう :

  • プログラムはエラーなしにビルドしたか?
  • インストールのステップ 3 で記載された環境変数に正しいディレクトリを割り当てたか?
  • それらの環境変数を export したか?

もし依然としてビルドまたは実行エラーメッセージを見るのであれば、可能な解法のために StackOverflow を検索 (に投稿) しましょう。

 

以上



TensorFlow : Install : TensorFlow for Java をインストールする

TensorFlow : Install : TensorFlow for Java 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 : 04/29/2017

* 本ページは、TensorFlow の本家サイトの Install – Installing TensorFlow for Java 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_java
* 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 Java 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 Java アプリケーションで実行することに適合しています。このガイドはどのように TensorFlow for Java をインストールしてそれを Java アプリケーションで使用するかについて説明します。

警告 : TensorFlow Java 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

TensorFlow for Java は次のオペレーティング・システム上でサポートされます :

  • Linux
  • Mac OS X
  • Windows
  • Android

Android のためのインストール指示は別の Android TensorFlow Support page にあります。インストール後は TensorFlow on Android のこの complete example を見てください。

 

Maven プロジェクトで TensorFlow を使用する

貴方のプロジェクトが Apache Maven を使用しているならば、TensorFlow Java API を使用するには次をプロジェクトの pom.xml に追加します :


  org.tensorflow
  tensorflow
  1.1.0

That’s all.

サンプル

例として、これらのステップは TensorFlow を使用する Maven プロジェクトを作成します :

  1. プロジェクトの pom.xml を作成します :
     
         4.0.0
         org.myorg
         label-image
         1.0-SNAPSHOT
         
           HelloTF
           
           
           1.7
           1.7
         
         
           
             org.tensorflow
             tensorflow
             1.1.0
           
         
     
    
  2. ソースファイル (src/main/java/HelloTF.java) を作成します :
    import org.tensorflow.Graph;
    import org.tensorflow.Session;
    import org.tensorflow.Tensor;
    import org.tensorflow.TensorFlow;
    
    public class HelloTF {
      public static void main(String[] args) throws Exception {
        try (Graph g = new Graph()) {
          final String value = "Hello from " + TensorFlow.version();
    
          // Construct the computation graph with a single operation, a constant
          // named "MyConst" with a value "value".
          try (Tensor t = Tensor.create(value.getBytes("UTF-8"))) {
            // The Java API doesn't yet include convenience functions for adding operations.
            g.opBuilder("Const", "MyConst").setAttr("dtype", t.dataType()).setAttr("value", t).build();
          }
    
          // Execute the "MyConst" operation in a Session.
          try (Session s = new Session(g);
               Tensor output = s.runner().fetch("MyConst").run().get(0)) {
            System.out.println(new String(output.bytesValue(), "UTF-8"));
          }
        }
      }
    }
    
  3. コンパイルして実行します :
     # Use -q to hide logging from the mvn tool
     mvn -q compile exec:java
    

    (訳注 : 以下は実行結果です)

    $ mvn -q compile exec:java
    Hello from 1.1.0
    

先のコマンドは Hello from version を出力するはずです。もしそうであれば、貴方は TensorFlow for Java を成功的にセットアップしてそれを Maven プロジェクトで使用する準備ができています。そうでないならば、 可能な解法のために Stack Overflow をチェックしてください。このドキュメントの残りを読むのはスキップして良いです。(訳注: Maven 推奨という意味でしょう。)

 

TensorFlow を JDK で使用する

このセクションは JDK インストールから java と javac コマンドを使用してどのように TensorFlow を利用するかについて記述します。貴方のプロジェクトが Apache Maven を利用するならば、代わりに上記のより単純な指示を参照してください。

Linux または Mac OS 上のインストール

Linux か Mac OS 上で TensorFlow for Java をインストールするためには次のステップを取ります :

  1. libtensorflow.jar をダウンロードします、これは TensorFlow Java Archive (JAR) です。
  2. TensorFlow for Java 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 :
  3. 次のシェル・コマンドを実行して貴方のオペレーティング・システムとプロセッサ・サポートのための適切な Java Native Interface (JNI) ファイルをダウンロードして extract します :
     TF_TYPE="cpu" # Default processor is CPU. If you want GPU, set to "gpu"
     OS=$(uname -s | tr '[:upper:]' '[:lower:]')
     mkdir -p ./jni
     curl -L "https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow_jni-${TF_TYPE}-${OS}-x86_64-1.1.0.tar.gz" | tar -xz -C ./jni
    

Windows 上のインストール

Windows 上で TensorFlow for Java をインストールするためには次のステップを取ります :

  1. libtensorflow.jar をダウンロードします、これは TensorFlow Java Archive (JAR) です。
  2. TensorFlow for Java on Windows のための適切な Java Native Interface (JNI) ファイルをダウンロードします。
  3. この .zip ファイルを extract します。

インストールを検証する

TensorFlow for Java をインストールした後、HelloTF.java という名前のファイルに次のコードを入力してインストールを検証します :

import org.tensorflow.Graph;
import org.tensorflow.Session;
import org.tensorflow.Tensor;
import org.tensorflow.TensorFlow;

public class HelloTF {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    try (Graph g = new Graph()) {
      final String value = "Hello from " + TensorFlow.version();

      // Construct the computation graph with a single operation, a constant
      // named "MyConst" with a value "value".
      try (Tensor t = Tensor.create(value.getBytes("UTF-8"))) {
        // The Java API doesn't yet include convenience functions for adding operations.
        g.opBuilder("Const", "MyConst").setAttr("dtype", t.dataType()).setAttr("value", t).build();
      }

      // Execute the "MyConst" operation in a Session.
      try (Session s = new Session(g);
           Tensor output = s.runner().fetch("MyConst").run().get(0)) {
        System.out.println(new String(output.bytesValue(), "UTF-8"));
      }
    }
  }
}

そして下の指示を使用して HelloTF.java をコンパイルして実行します。

コンパイリング

TensorFlow を使用する Java プログラムをコンパイルする時は、ダウンロードされた .jar が classpath の一部でなければなりません。例えば、次のように -cp コンピレーション・フラグを使用することで classpath にダウンロードした .jar を含めることができます :

javac -cp libtensorflow-1.1.0.jar HelloTF.java

実行する

TensorFlow に依存する Java プログラムを実行するために、次の2つのファイルが JVM に対して利用可能であることを確かなものとします :

  • ダウンロードされた .jar ファイル
  • extract された JNI ライブラリ

例えば、次のコマンドは HelloTF プログラムを実行します :

java -cp libtensorflow-1.1.0.jar:. -Djava.library.path=./jni HelloTF

(訳注: 以下は実行結果です)

$ java -cp libtensorflow-1.1.0.jar:. -Djava.library.path=./jni HelloTF
Hello from 1.1.0

プログラムが Hello from version を出力すれば、貴方は TensorFlow for Java の成功的にセットアップして API を使用する準備ができています。もしプログラムが何か別のものを出力する場合は、可能な解法のために Stack Overflow をチェックしてください。

上級サンプル

より洗練されたサンプルのためには、LabelImage.java を見てください、これは画像の物体を認識します。

 

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 Java をビルドできます。

 

以上



TensorFlow : Install : TensorFlow for Go をインストールする

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 :

     

  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



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