في المقالة التالية سنلقي نظرة على كيفية تثبيت TensorFlow على Ubuntu (16.04/18.04). TensorFlow هي مكتبة رموز للتعلم الآلي عبر مجموعة من المهام. تم تطويره بواسطة Google في عام 2015 لتلبية احتياجاتها في الأنظمة القادرة على بناء وتدريب الشبكات العصبية لاكتشاف وفك تشفير الأنماط والارتباطات ، على غرار التعلم والاستدلال الذي يستخدمه البشر.
TensorFlow هو امتداد منصة التعلم العميق الأكثر أهمية في العالم. هذا التطور المصدر المفتوح وضعت Google نفسها كأداة رائدة في قطاع تعلم عميق. كما أن لديها مكتبات شاملة وموارد مجتمعية تتيح لأي شخص إنشاء برامج التعلم الآلي.
TensorFlow هي مكتبة برامج مفتوحة المصدر للحوسبة الرقمية تم إصداره بموجب ترخيص Apache 2.0 مفتوح المصدر ويستخدم مخططات تدفق البيانات. تمثل العقد في الرسوم البيانية العمليات الحسابية ، بينما تمثل حواف الرسوم البيانية مصفوفات البيانات متعددة الأبعاد (الموترون) التواصل بينهما.
خلافا لغيرها المكتبات العددية المقصود استخدامها في التعلم العميق كما Theano، تم تصميم هذا الجهاز المعني للاستخدام في كل من البحث والتطوير. يمكن أن يعمل أيضًا على وحدة معالجة مركزية واحدة ، وعلى وحدات معالجة مركزية متعددة ، وكذلك على الأجهزة المحمولة والأنظمة الموزعة على نطاق واسع لمئات الأجهزة.
إذا أردنا تثبيت TensorFlow ، فيمكن تثبيته في النظام بأكمله ، في بيئة Python الافتراضية ، مثل حاوية Docker وغيرها. ربما تكون الطريقة الأسهل والأكثر شيوعًا لتثبيت TensorFlow هي من خلال بيئة Python الافتراضية، حيث يمكن إنشاء بيئات متعددة وإدارتها بسهولة. هذا هو الخيار الذي سنراه في الأسطر التالية.
قم بتثبيت TensorFlow على Ubuntu
عملية التثبيت التالية التي سأفعلها على نظام Ubuntu 18.04. بمجرد توضيح ذلك ، لبدء تثبيت TensorFlow ، عليك فقط اتباع الخطوات التالية:
ثبت بايثون
نظرًا لأن استخدام Python هو أسرع وأسهل طريقة لتشغيل TensorFlow ، فلنقم بذلك تثبيته. إفتراضي، يأتي Python 3 مع مستودعات Ubuntu، لذلك لا ينبغي أن يكون التثبيت مشكلة.
إلى تعرف على إصدار Python المثبت على Ubuntu، في المحطة الطرفية (Ctrl + Alt + T) عليك فقط تنفيذ الأمر:
python3 -V
كما ترون ، لدي على جهاز الكمبيوتر الخاص بي Python 3.6.9 و في هذا المثال ، سأقوم بإنشاء بيئة افتراضية باستخدام وحدة venv. إلى قم بتثبيت حزمة python3-venv التي تمكن وحدة venv، في نفس المحطة سنقوم بتنفيذ الأوامر التالية:
sudo apt update; sudo apt install python3-venv
يجب أن يؤدي هذا إلى تمكين بيئة Python الافتراضية.
ابدأ بيئة Python الافتراضية
الآن بعد أن عرفنا إصدار Python المثبت ، دعنا استمر في إنشاء دليل لـ TensorFlow. في نفس المحطة ، سيتعين علينا فقط تنفيذ الأمر:
mkdir ~/TensorFlow
ثم نذهب إلى انتقل إلى الدليل الذي أنشأناه للتو:
cd ~/TensorFlow
من داخل هذا الدليل ، سنفعل إنشاء بيئة افتراضية Python الكتابة:
python3 -m venv venv
بعد إنشائه علينا فقط تنشيطه:
source venv/bin/activate
يتطلب TensorFlow أن تكون أدوات تكوين حزمة Python بالإصدار 41.0.0 أو أعلى. سوف ننفذ نقطة على النحو التالي للتأكد من تحديثه إلى أحدث إصدار:
pip install -U setuptools
قم بتثبيت TensorFlow
الآن بعد أن تم إنشاء البيئة وتنشيطها ، يمكننا فقط بدء التثبيت. بالنسبة تثبيت النسخة الحاليةوالذي يشمل دعم بطاقات GPU مع CUDA (نظام التشغيل Ubuntu و Windows) ، في المحطة سيتعين علينا ذلك استخدام النقطة الكتابة:
pip install tensorflow
هناك أيضا تتوفر حزمة أصغر لوحدة المعالجة المركزية فقط:
pip install tensorflow-cpu
إلى تحديث TensorFlow إلى أحدث إصدار، عليك أن إضافة –ترقية العلم للأوامر:
pip install --upgrade pip pip install --upgrade tensorflow
بعد التثبيت ، إلى تحقق من تثبيت TensorFlow يمكننا تنفيذ الأمر التالي:
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
يجب أن يعرض هذا الأمر إصدار TensorFlow المثبت. بالنسبة انظر الدروس من أنواع مختلفة حول TensorFlow، يمكننا الذهاب إلى موقع المشروع.
تعطيل بيئة بايثون
عندما ننتهي من بيئة بايثون، عليك فقط تنفيذ أمر إلغاء التنشيط:
deactivate
ثم علينا فقط حذف دليل TensorFlow الذي تم إنشاؤه ، وهذا يجب أن يحذف بيئة Python التي أنشأناها لتشغيل TensorFlow. لمزيد من المعلومات حول كيفية استخدام TensorFlow ، يمكنك ذلك قم بزيارة البرنامج التعليمي التي قاموا بنشرها على موقع الويب الخاص بهم أو على موقع المطور جوجل.