U sljedećem ćemo članku pogledati kako možemo instalirati TensorFlow na Ubuntu (16.04/18.04). TensorFlow je knjižnica kodova za strojno učenje kroz niz zadataka. Google ga je razvio 2015. godine kako bi udovoljio svojim potrebama u sustavima sposobnim za izgradnju i osposobljavanje neuronskih mreža za otkrivanje i dešifriranje uzoraka i korelacija, analogno učenju i rasuđivanju koje koriste ljudi.
TensorFlow je Platforma za duboko učenje najvažniji na svijetu. Ovaj razvoj događaja open-source Google se pozicionirao kao vodeći alat u sektoru Duboko učenje. Također ima sveobuhvatne knjižnice i resurse zajednice koji omogućuju svima da kreiraju programe strojnog učenja.
TensorFlow je softverska biblioteka otvorenog koda za numeričko računanje Objavljen je pod licencom otvorenog koda Apache 2.0 i koristi grafikone toka podataka. Čvorovi na grafikonima predstavljaju matematičke operacije, dok rubovi grafikona predstavljaju višedimenzionalne matrice podataka (zatezači) komunicirali između njih.
Za razliku od ostalih numeričke knjižnice namijenjene korištenju u dubinskom učenju kao Theano, ovaj je predmet dizajniran za uporabu i u istraživanju i u razvoju. Može se izvoditi i na jednom CPU, na više CPU-a, kao i na mobilnim uređajima i velikim distribuiranim sustavima stotina strojeva.
Ako želimo instalirati TensorFlow, on se može instalirati u cijeli sustav, u virtualno Python okruženje, kao što je Docker spremnik i drugi. Najčešći i najjednostavniji način instaliranja TensorFlow-a je možda putem virtualnog Python okruženja, gdje se više okruženja može lako stvoriti i upravljati njima. To je opcija koju ćemo vidjeti u sljedećim redovima.
Instalirajte TensorFlow na Ubuntu
Sljedeći postupak instalacije učinit ću na sustavu Ubuntu 18.04. Jednom kada se ovo razjasni, da biste započeli instalaciju TensorFlowa, morate slijediti sljedeće korake:
Instalirajte Python
Budući da je upotreba Pythona najbrži i najlakši način pokretanja TensorFlowa, krenimo instalirajte ga. Zadano, Python 3 dolazi s Ubuntu spremištima, pa njegova instalacija ne bi trebala predstavljati problem.
u znati koja je inačica Pythona instalirana na Ubuntuu, u terminalu (Ctrl + Alt + T) samo trebate izvršiti naredbu:
python3 -V
Kao što vidite, na svom računalu imam Python 3.6.9 i za ovaj primjer stvorit ću virtualno okruženje pomoću venv modula. Za instalirati python3-venv paket koji omogućuje venv modul, u istom terminalu izvršit ćemo sljedeće naredbe:
sudo apt update; sudo apt install python3-venv
To bi trebalo omogućiti Python virtualno okruženje.
Pokrenite Python virtualno okruženje
Sad kad znamo instaliranu verziju Pythona, krenimo nastavi s izradom direktorija za TensorFlow. U istom terminalu trebat ćemo izvršiti samo naredbu:
mkdir ~/TensorFlow
Onda idemo na premjestiti u direktorij koji smo upravo stvorili:
cd ~/TensorFlow
Iz ovog imenika hoćemo stvoriti Python virtualno okruženje tipkanje:
python3 -m venv venv
Nakon što ga je stvorio moramo ga samo aktivirati:
source venv/bin/activate
TensorFlow zahtijeva da alati za konfiguraciju paketa Python budu verzije 41.0.0 ili novije. Izvršit ćemo Pipa kako bi se osiguralo da je ažuriran na najnoviju verziju:
pip install -U setuptools
Instalirajte TensorFlow
Sada kada je okruženje stvoreno i aktivirano, možemo samo započeti instalaciju. Za instalirati trenutnu verziju, što uključuje podrška za GPU kartice s CUDA (Ubuntu i Windows), u terminalu ćemo morati koristiti pip tipkanje:
pip install tensorflow
Tu su i dostupan manji CPU samo paket:
pip install tensorflow-cpu
u ažurirajte TensorFlow na najnoviju verziju, mora dodajte zastavicu –nadgradnja naredbama:
pip install --upgrade pip pip install --upgrade tensorflow
Nakon instalacije, do provjerite je li instaliran TensorFlow možemo izvršiti sljedeću naredbu:
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
Ova naredba treba prikazati instaliranu verziju TensorFlowa. Za pogledajte tutorijale različitih vrsta o TensorFlowu, možemo otići na web stranicu projekta.
Onemogućite Python Environment
Kad završimo s Python okolinom, samo trebate izvršiti naredbu deaktivirati:
deactivate
Tada jednostavno moramo izbrisati kreirani direktorij TensorFlow, a to bi trebalo izbrisati Python okruženje koje smo stvorili za pokretanje TensorFlowa. Za više informacija o kako koristiti TensorFlow, možete posjetite tutorial koje su objavili na svojoj web stranici ili na web mjesto za programere Googlea.