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AWSの
Deep Learning AMI (Ubuntu) Version 8.0 - ami-e8a04697 のイメージなんですが、

Comes with latest binaries of deep learning frameworks pre-installed in separate virtual environments: MXNet, TensorFlow, Caffe, Caffe2, PyTorch, Keras, Chainer, Theano and CNTK. Fully-configured with NVidia CUDA, cuDNN and NCCL as well as Intel MKL-DNN
と書いてあるのに、それらは、どうやって使うんでしょうか?

例えば、
>python3

>>> import tensorflow
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named 'tensorflow'
と言う事になります。


chainer Keras caffe 等々も同様にNo module namedとなります。

●質問者: tak
●カテゴリ:コンピュータ インターネット
○ 状態 :終了
└ 回答数 : 1/1件

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1 ● とっとくg
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Please use one of the following commands to start the required environment with the framework of your choice:
for MXNet(+Keras1) with Python3 (CUDA 9) _____________________ source activate mxnet_p36
for MXNet(+Keras1) with Python2 (CUDA 9) _____________________ source activate mxnet_p27
for TensorFlow(+Keras2) with Python3 (CUDA 8) ________________ source activate tensorflow_p36
for TensorFlow(+Keras2) with Python2 (CUDA 8) ________________ source activate tensorflow_p27
for Theano(+Keras2) with Python3 (CUDA 8) ____________________ source activate theano_p36
for Theano(+Keras2) with Python2 (CUDA 8) ____________________ source activate theano_p27
for PyTorch with Python3 (CUDA 9) ____________________________ source activate pytorch_p36
for PyTorch with Python2 (CUDA 9) ____________________________ source activate pytorch_p27
for CNTK(+Keras2) with Python3 (CUDA 8) ______________________ source activate cntk_p36
for CNTK(+Keras2) with Python2 (CUDA 8) ______________________ source activate cntk_p27
for Caffe2 with Python2 (CUDA 9) _____________________________ source activate caffe2_p27
for Caffe with Python2 (CUDA 8) ______________________________ source activate caffe_p27
for Caffe with Python3 (CUDA 8) ______________________________ source activate caffe_p35
for Chainer with Python2 (CUDA 9) ____________________________ source activate chainer_p27
for Chainer with Python3 (CUDA 9) ____________________________ source activate chainer_p36
for base Python2 (CUDA 9) ____________________________________ source activate python2
for base Python3 (CUDA 9) ____________________________________ source activate python3


上記のような表示が出ていると思います。

もし、 TensorFlow(+Keras2) with Python3 (CUDA 8) で使いたい場合は
$ source activate tensorflow_p36
と最初に打つことで、そのセッションが
TensorFlow(+Keras2) with Python3 (CUDA 8)
の環境になります。

その時、プロンプトがどの環境を利用しているかを表すものに変わります。

(tensorflow_p36) [ec2-user@ip-xxx-xx-xx-1xx ~]$



https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/dlami/latest/devguide/tutorial-conda.html


takさんのコメント
source activate tensorflow_p36 とコマンドを実行しましたが、 bash: activate: No such file or directory となります tensorflow_p36の方も同様です。 bash: tensorflow_p36: No such file or directory それらへのパスは何時、どこで、どうやって、設定される(設定する)のでしょうか?

Moonlight 明日香さんのコメント
最近使用してないですが, 以下で順に確認してみてください. 1) 仮想環境を確認 $ conda info -e → tensorflow_p36はありましたか? もしリストにない場合は, AMI間違えてませんか? 2) activateのパス確認 $ which activate → /<user directory>/anaconda3/bin/activateとなってますか? 3) PATHを確認 $ echo $PATH → PATHに/<user directory>/anaconda3/binが含まれてますか? もしPATH含まれていない場合は, PATHを設定してください. $ export PATH="/<user directory>/anaconda3/bin:$PATH"
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