TensorFlow su Cloud9

Nel primo post su TensorFlow abbiamo visto come utilizzare una piattaforma online pronta all’uso.

Non volendo iscrivermi ad un altro servizio (l’ennesimo) e volendo disporre di un workspace personale e testare direttamente l’installazione ho deciso di fare un test con Cloud9 che utilizzo da oltre un anno.

L’operazione è abbastanza semplice in quanto basta creare un nuovo workspace Blank o basato su Python. Ho scelto la seconda opzione ma chi volesse fare tutto from scratch, dopo aver avviato l’istanza, può installare il necessario con

sudo add-apt-repository "deb http://archive.ubuntu.com/ubuntu $(lsb_release -sc) main universe restricted multiverse"
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install python-pip python-dev

E’ possibile che vengano segnalati degli errori durante la fase di update, ma non c’è di che preoccuparsi.

Per sicurezza verifichiamo la versione di Python installata con

python -v

A questo punto procediamo con l’installazione di TensorFlow verificando direttamente sul loro sito la correttezza della URL che potrebbe cambiare al rilascio di nuove versioni. Bisogna far riferimento al primo pacchetto elencato: Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7.

Digitiamo

$export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl
sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

e attendiamo il completamento dell’operazione che richiede alcuni minuti a causa della compilazione del codice delle librerie utilizzate. Anche in questo caso potrebbero essere segnalati degli errori o meglio dei warning del tutto trascurabili. L’importante è che alla fine compaia il messaggio

“Successfully installed tensorflow …”

Avviamo ipython e assicuriamoci che tutto funzioni correttamente con il codice dell’ “Hello World” che visto in precedenza.

tf-c9

Abbiamo ora un workspace tutto nostro per i nostri esperimenti con TensorFlow. Alla prossima!

RIFERIMENTI

https://github.com/hpssjellis/easy-tensorflow-on-cloud9/issues

 

 

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