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GCEをTensorFlowの「計算エンジン」にする

 GCEをTensorFlowの「計算エンジン」にする

2016/7/23のGCPUG信州 キックオフ勉強会での発表内容。
TensorFlowを使ったディープラーニングの学習に、GCEをgcloudコマンドから使うことで、Googleのマシンが手元にあるような感覚で安く便利に使うことが出来るよという紹介。

SATOH Kiyoshi

March 18, 2022
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Transcript

  1. GCEと他との⽐較 サービス名 unixbench ⽉額 GCEスタンダード (n1-standard-1) 1640 $26 EC2 (m3.medium)

    920 $26 Azure (Standard A1) 680 $29 EC2 (GPU+32CPU オンデマンド) $1872 GCE (32CPU ⾮プリエンプティブ) $622 (参考) http://www.apps-gcp.com/cloud-bench-20160705/
  2. 稼働してるインスタンスの 確認 $ gcloud compute instances list NAME ZONE MACHINE_TYPE

    PREEMPTIBLE INTERNAL_IP EXTERNAL_IP STATUS tensorflow-1 us-east1-b n1-standard-1 10.142.0.2 TERMINATE tensorflow-2 us-east1-b n1-standard-1 10.142.0.3 TERMINATE
  3. TensorFlowのインストール python環境を整える $ sudo apt-get install python-pip python-dev TensorFlowを⼊れる $

    export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9 $ sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
  4. MNISTを学習させてみる チュートリアルのファイルを持ってくる $ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow $ cd tensorflow/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist fully_connected_feed.py

    を修正 #from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #from tensorflow.examples.tutorials.mnist import mnist import input_data import mnist MNIST学習実⾏ $ python fully_connected_feed.py
  5. ansibleで学習⾃動化 mnist.yml - hosts: targets user: tfuser tasks: - shell:

    python mnist/fully_connected_feed.py > mnist.log - fetch: src=mnist.log dest=logs hosts [targets] tensorflow-1.us-east1-b.tfexample tensorflow-4.us-east1-b.tfexample tensorflow-16.us-east1-b.tfexample ansibleで⼀気に実⾏ $ ansible-playbook -i hosts mnist.yml