TensorFlow, संख्यात्मक कंप्यूटिंग के लिए सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी

निम्नलिखित लेख में हम एक नज़र लेने जा रहे हैं कि हम Ubuntu पर TensorFlow कैसे स्थापित कर सकते हैं (16.04/18.04). TensorFlow कार्यों की एक श्रृंखला में मशीन सीखने के लिए एक कोड पुस्तकालय है। इसका उपयोग 2015 में Google द्वारा विकसित किया गया था, जो कि पैटर्न और सहसंबंधों का पता लगाने और उन्हें समझने के लिए तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण और प्रशिक्षण देने में सक्षम प्रणालियों में अपनी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए, मनुष्यों द्वारा प्रयुक्त सीखने और तर्क के अनुरूप है।

TensorFlow है डीप लर्निंग प्लेटफॉर्म दुनिया में सबसे महत्वपूर्ण है। यह विकास खुले स्रोत Google ने खुद को इस क्षेत्र में एक प्रमुख उपकरण के रूप में तैनात किया है गहरी सीख। इसमें व्यापक पुस्तकालय और सामुदायिक संसाधन हैं जो किसी को भी मशीन सीखने के कार्यक्रम बनाने की अनुमति देते हैं।

TensorFlow संख्यात्मक कंप्यूटिंग के लिए एक ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी है यह अपाचे 2.0 ओपन सोर्स लाइसेंस के तहत जारी किया गया था और डेटा प्रवाह चार्ट का उपयोग करता है। रेखांकन में नोड्स गणितीय संक्रियाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं, जबकि रेखांकन के किनारे बहुआयामी डेटा मैट्रिक्स (तनाव बैंड) उनके बीच संवाद हुआ।

दूसरे के विपरीत डीप लर्निंग में उपयोग किए जाने के लिए संख्यात्मक पुस्तकालय जैसा थेनो, यह प्रश्न में एक अनुसंधान और विकास दोनों में उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया था। यह एक सीपीयू पर, कई सीपीयू पर, साथ ही मोबाइल उपकरणों पर और सैकड़ों मशीनों के बड़े पैमाने पर वितरित सिस्टम पर भी चल सकता है।

यदि हम TensorFlow स्थापित करना चाहते हैं, तो यह पूरे सिस्टम में, वर्चुअल पायथन वातावरण में, जैसे डॉकटर कंटेनर और अन्य में स्थापित किया जा सकता है। TensorFlow स्थापित करने का सबसे आम और सबसे आसान तरीका शायद एक आभासी पायथन वातावरण के माध्यम से है, जहां कई वातावरण आसानी से बनाए और प्रबंधित किए जा सकते हैं। यह विकल्प है जिसे हम निम्नलिखित लाइनों में देखेंगे।

Ubuntu पर TensorFlow स्थापित करें

अगली स्थापना प्रक्रिया मैं एक Ubuntu 18.04 सिस्टम पर करने जा रहा हूं। एक बार यह स्पष्ट हो जाने के बाद, TensorFlow स्थापित करना शुरू करने के लिए, आपको बस निम्नलिखित चरणों का पालन करना होगा:

अजगर स्थापित करें

चूंकि टेंसोरफ्लो को चलाने के लिए पायथन का उपयोग सबसे तेज़ और आसान तरीका है, आइए इसे स्थापित करो। चूक, पायथन 3 उबंटू रिपॉजिटरी के साथ आता है, इसलिए इसकी स्थापना में कोई समस्या नहीं होनी चाहिए।

पैरा जानिए उबंटू में पायथन का कौन सा संस्करण स्थापित है, एक टर्मिनल में (Ctrl + Alt + T) आपको बस कमांड निष्पादित करना है:

python3 -V

जैसा कि आप देख सकते हैं, मेरे कंप्यूटर पर मैंने पायथन 3.6.9, और इस उदाहरण के लिए मैं वेव मॉड्यूल का उपयोग करके एक आभासी वातावरण बनाने जा रहा हूं. के लिए python3-venv पैकेज स्थापित करें जो venv मॉड्यूल को सक्षम करता है, उसी टर्मिनल में हम निम्नलिखित कमांड निष्पादित करने जा रहे हैं:

sudo apt update; sudo apt install python3-venv

यह पायथन आभासी वातावरण को सक्षम करना चाहिए।

पायथन वर्चुअल वातावरण प्रारंभ करें

अब जब हम पायथन के संस्करण को स्थापित कर चुके हैं, आइए जानते हैं TensorFlow के लिए एक निर्देशिका बनाना जारी रखें। उसी टर्मिनल में हमें केवल कमांड निष्पादित करना होगा:

mkdir ~/TensorFlow

फिर हम जाते हैं हमारे द्वारा अभी बनाई गई डायरेक्टरी में जाएँ:

cd ~/TensorFlow

इस निर्देशिका के भीतर से, हम करेंगे पायथन वर्चुअल वातावरण बनाएँ टाइपिंग:

python3 -m venv venv

इसे बनाने के बाद हमें केवल इसे सक्रिय करना है:

source venv/bin/activate

TensorFlow के लिए आवश्यक है कि पायथन पैकेज कॉन्फ़िगरेशन टूल 41.0.0 या उच्चतर संस्करण हो। हम अमल करेंगे रंज यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह नवीनतम संस्करण में अपडेट किया गया है:

pip install -U setuptools

TensorFlow स्थापित करें

अब जब पर्यावरण बनाया और सक्रिय हो गया है, हम केवल स्थापना शुरू कर सकते हैं। के लिये मौजूदा रूप संचालित करो, जिसमें शामिल है CUDA के साथ GPU कार्ड के लिए समर्थन (उबंटू और विंडोज), टर्मिनल में हमें करना होगा पाइप का उपयोग करें टाइपिंग:

pip install tensorflow

वहाँ भी हैं छोटे सीपीयू केवल पैकेज उपलब्ध है:

pip install tensorflow-cpu

पैरा नवीनतम संस्करण के लिए TensorFlow अद्यतन करें, आपको करना होगा -रोजगार ध्वज जोड़ें आदेशों के लिए:

pip install --upgrade pip
pip install --upgrade tensorflow

स्थापना के बाद, को सत्यापित करें कि TensorFlow स्थापित है हम निम्नलिखित कमांड निष्पादित कर सकते हैं:

python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'

इस कमांड को स्थापित TensorFlow का संस्करण प्रदर्शित करना चाहिए। के लिये ट्यूटोरियल देखें TensorFlow के बारे में विभिन्न प्रकार के, हम परियोजना की वेबसाइट पर जा सकते हैं।

अजगर पर्यावरण अक्षम करें

जब हम पायथन पर्यावरण के साथ कर रहे हैं, आपको बस निष्क्रिय कमांड को निष्पादित करना होगा:

deactivate

तब हमें केवल निर्मित TensorFlow निर्देशिका को हटाना होगा, और इसे Python वातावरण को हटाना चाहिए जिसे हमने TensorFlow चलाने के लिए बनाया था। अधिक जानकारी के लिए TensorFlow का उपयोग कैसे करें, आप कर सकते हैं ट्यूटोरियल पर जाएं कि वे अपनी वेबसाइट पर या पर प्रकाशित डेवलपर वेबसाइट गूगल की।