cloud9の環境で機械学習をやってみよう(動いた編)


前回途中まで行き、学習まで動いたのにサンプルが動きませんでした。
GUI環境じゃないから。

cloud9の環境で、機械学習をやってみよう(導入編)
http://workmemo.techblog.jp/archives/29324959.html

んで調べた結果、Cloud9でvncを動かすっていう凄いものがあったので、これを入れた結果、
解決しました。

ということで改めて手順をまとめてみました。


●お題
超シンプルにTensorFlowでDQN (Deep Q Network) を実装してみる ??導入編??
http://blog.algolab.jp/post/2016/08/01/tf-dqn-simple-1/


●目的
TensorFlowが動く環境をcloud9で構築。
お題のプログラムが動くところまでやってみる


●手順
1.cloud9を使えるようにしてみる
 https://c9.io
 アカウント作るとworkspaceを作れる場所が出てきます

2.「Create a new workspace」で新しいWorkspaceを作成
 適当なWorkspace名を入れ、とりあえずpublic。 ※無料版でpublicじゃないと、容量的に怒られる
 clone form git or Mercurial URLで、
 https://github.com/algolab-inc/tf-dqn-simple
 を入力し、テンプレートはpythonを選択して「Create workspace」

3.必要なTensorFlowをインストール
 https://www.tensorflow.org/install/
 3.1.pythonをインストール
  (sudo apt-get install python-pip python-dev)※c9はインストールされていたので、このまま使います。

 3.2.TensorFlowインストール
 ※ここがはまりどころだったんですが、直接TensorFlowが見れないらしく、直指定で実行
 export export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
 sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

4.必要なMatolotlibをインストール
 sudo pip install matplotlib

5.c9vnc環境を作る
 参考:https://github.com/billyprice1/cloud9-vnc
 こちらのreadmeに書いてある順番にインストール。途中でvnc用パスワードを要求されるので、適当に入れてメモ

6.c9vnc環境を実行
 メニューの「run>run with>C9vnc」を選択

7.表示されたvnc環境URLを開く
 途中でパスワードを求められるので、「5.」で作ったパスワードを入力

8.c9vnc環境でXTermを開く
 画面で右クリックし「Applications>TerminalEmulators>XTerm」を開く

9.テストを実行
 python test.py を実行


これで動きます。
これはすげえ。