Macに分散したテンソルフローをインストール

Question

上記の方法を示すリンクを提供してもらえますか？私は関連するすべての場所を試しましたが、手順を見つけることができませんでした。 TFウェブサイトに記載されているように私がTF for Macをインストールしただけでは、デフォルトで配布されたバージョンが得られますか？

--- TFのGPUのバージョンをインストールして、答えに与えられたテストスクリプトを実行した後---

(tensorflow) acbc32a44fc1:~ z001jly$ python test.py 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcublas.dylib locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcudnn.dylib locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcufft.dylib locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcuda.1.dylib locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcurand.dylib locally 
Traceback (most recent call last): 
File "test.py", line 2, in <module> 
import tensorflow as tf 
File "/Users/z001jly/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 23, in <module> 
from tensorflow.python import * 
File "/Users/z001jly/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/__init__.py", line 48, in <module> 
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow 
File "/Users/z001jly/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 28, in <module> 
_pywrap_tensorflow = swig_import_helper() 
File "/Users/z001jly/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 24, in swig_import_helper_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow', fp, pathname, description) 

ImportError: dlopen(/Users/z001jly/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so, 10): Library not loaded: @rpath/libcudart.7.5.dylib 

Referenced from: /Users/z001jly/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so 
Reason: image not found 

私はTFのCPUのバージョンでそれを使用する場合、スクリプトが正常に実行されます。

Answer 1

公式のTensorFlowバイナリの一部です。以下のスクリプトを実行して正常に動作していることを確認してください。

import subprocess 
import tensorflow as tf 
import time 
import sys 

flags = tf.flags 
flags.DEFINE_string("port1", "12222", "port of worker1") 
flags.DEFINE_string("port2", "12223", "port of worker2") 
flags.DEFINE_string("task", "", "internal use") 
FLAGS = flags.FLAGS 

# setup local cluster from flags 
host = "127.0.0.1:" 
cluster = {"worker": [host+FLAGS.port1, host+FLAGS.port2]} 
clusterspec = tf.train.ClusterSpec(cluster).as_cluster_def() 

def run(): 
    dtype=tf.int32 
    params_size = 1 

    with tf.device("/job:worker/task:0"): 
    params = tf.get_variable("params", [params_size], dtype, 
          initializer=tf.zeros_initializer) 
    with tf.device("/job:worker/task:1"): 
    update_variable = tf.get_variable("update_variable", [params_size], dtype, 
             initializer=tf.ones_initializer) 
    add_op = params.assign_add(update_variable) 

    init_op = tf.initialize_all_variables() 

    # launch distributed service 
    def runcmd(cmd): subprocess.Popen(cmd, shell=True, stderr=subprocess.STDOUT) 
    runcmd("python "+sys.argv[0]+" --task=0") 
    runcmd("python "+sys.argv[0]+" --task=1") 
    time.sleep(1) 

    sess = tf.Session("grpc://"+host+FLAGS.port1) 
    sess.run(init_op) 
    print("Adding 1 on %s to variable on %s"%(update_variable.device, 
              params.device)) 
    result = sess.run(add_op) 
    if result == [1]: 
    print("Success") 


if __name__=='__main__': 
    if not FLAGS.task: 
    run() 

    else: # Launch TensorFlow server 
    server = tf.train.Server(clusterspec, 
          job_name="worker", 
          task_index=int(FLAGS.task), 
          config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 
    server.join()