CPU 版 TensorFlow を Azure 仮想マシンに構築します

1. 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

2. 大前提
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3. 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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4. 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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5. 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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6. リソースグループを選択
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7. 新規に作成します
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8. リソースグループの作成
8
• 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。

9. できました
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10. 仮想マシンの作成
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11. 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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12. 「ubuntu」と入力して…
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13. 「Ubuntu Server 16.04 LTS」
を選択します。
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14. 「作成」
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15. 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。

16. 「すべて表示」させて
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17. 「DS14_V2」を選択
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18. 「オプション機能の設定」は
そのまま「OK」
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19. 最終確認画面で「OK」
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20. 20
仮想マシンが
できあがるまで
しばし待ちましょう

21. 「Virtual Machines」から
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22. 作成した仮想マシンを選択
22

23. ここにIPが表示されます
23

24. 24
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

25. 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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26. 「Virtual Machines」から
作成した仮想マシンを選択
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27. 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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28. 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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29. 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)

30. 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」

31. 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」

32. 規則が追加されました
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33. TensorFlow のインストール
http://qiita.com/rindai87/items/6ce68114b21e0a446f09
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34. SSH で接続します
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35. 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

36. 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/ten
sorflow-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

37. 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。

38. 仮想マシンの停止
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39. 仮想マシンの停止
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40. この状態で課金が停止されます
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41. 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

42. 仮想マシンの削除
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43. 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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44. リソースグループを選択
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45. リソースグループを削除
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46. ちゃんと確認して削除
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47. Let’s dream and then let’s build.
- Ray Ozzie
冨田 順 (@harutama)
http://twitter.com/harutama
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