https://www.tensorflow.org/install/source?hl=ja
こちらのサイトによると、Tensorflow 1.13.1までしかテスト済みのビルドが無いらしいので、 今回は、Tensorflow 1.15.2から1.13.1に変更します。そして、各種ツールのビルドを行います。
各種ツールをビルドするためには、フリーメモリが18GBほど必要ですので、 一旦Ubuntuを電源オフして、VirtualBoxの設定でメモリを増やして起動しなおします。
ほとんどギリギリまでメモリを増やして試してみたら、Macが再起動したり不安定になってしまったので10240MB(10GB)としました。
Ubuntu18.04のスワップ領域を増やす - IT実験のブログ
更に、こちらのブログと同様のやり方で、/swapfile3 (4GB) を追加しておきます。
Ubuntu再起動後、freeコマンドで確認したところ、スワップ領域が約10GBになっていることを確認できました。 フリーメモリは18GBほどあります。これなら大丈夫のはずです。
Tensorflowを1.13.1にします。
pip3 install tensorflow==1.13.1
インストール完了しました。
pip3 list
TensorboardとTensorflow-estimatorのバージョンも変更されています。
Tensorflow 1.13 のソースをダウンロードします。
https://github.com/tensorflow/tensorflow
こちらのサイトにブラウザでアクセスします。
Branchをr1.13 にします。
「Clone or download」ボタンを押して、「Download ZIP」を押します。
ダウンロードできました。
ダウンロードしたZIPファイルを ~/AI ディレクトリに移動して、 右クリックして、「ここで展開する」を押します。
展開されたディレクトリの名前は「tensorflow」に変えておきます。
中身はこんな感じです。
tensorflow/models もr1.13.0 をダウンロードします。
https://github.com/tensorflow/models
こちらのサイトにブラウザでアクセスします。
先程と同様に、Branchをr1.13.0にして、「Clone or download」ボタンでダウンロードします。
ダウンロードできました。
先程と同様に、~/AI ディレクトリに移動して展開します。
展開しました。 以前にダウンロードしたmodelsディレクトリがありますので、このディレクトリの名前を models-master に変えて、今回ダウンロードして展開した物を models という名前に変更します。
名前変更しました。modelsディレクトリの中身はr.1.13.0のものとなっています。
各種ツールをビルドするためには、bazel 0.19.2が必要らしいのでインストールします。
bazelというビルドツールをUbuntu18.04にインストールする - IT実験のブログ こちらのブログと同様にして bazel 0.19.2 をインストールします。 （2.1.0 が 0.19.2 に置き換わります）
各種ツールをビルドするためのツール群が必要なので、インストールしていきます。
python-dev, python-pipをインストールします。
sudo apt install python-dev python-pip
pip2をアップグレードします。
pip2 install -U --user pip
six, numpy, wheel, setuptools, mock, futureツールをインストールします。
pip2 install -U --user six numpy wheel setuptools mock future>=0.17.1
keras_applicationsをインストールします。
pip2 install -U --user keras_applications==1.0.6 --no-deps
keras_preprocessingをインストールします。
pip2 install -U --user keras_preprocessing==1.0.5 --no-deps
以上で、必要なツール群のインストールは完了です。 エラーメッセージなどは出ていなかったでしょうか。
pip2 list
このように必要なツールがインストールされていればOKです。
それでは、各種ツールをビルドしていきます。
cd ~/AI/tensorflow/
summarize_graphというツールをビルドします。
bazel build tensorflow/tools/graph_transforms:summarize_graph
tensorflowのC++のソースがビルドされているようです。 Macのファンが鳴り始めました。
約4分でビルド完了しました。
続けて、freeze_graphというツールをビルドします。
bazel build tensorflow/python/tools:freeze_graph
約40分でビルド完了しました。
続けて、label_imageというツールをビルドします。
bazel build tensorflow/examples/label_image:label_image
約15分でビルド完了しました。
今回はここまでです。
