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。
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200pt
ログインした時のSignatureで
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
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source activate tensorflow_p36
2018/05/01 11:27:23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？
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.
2018/05/05 01:40:251) 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"