Nākamajā rakstā mēs apskatīsim, kā mēs varam instalēt TensorFlow Ubuntu (16.04/18.04). TensorFlow ir kodu bibliotēka mašīnmācībai, veicot dažādus uzdevumus. Google to izstrādāja 2015. gadā, lai apmierinātu tā vajadzības sistēmās, kas spēj veidot un apmācīt neironu tīklus, lai atklātu un atšifrētu modeļus un korelācijas, līdzīgi kā cilvēku mācīšanās un pamatojums.
TensorFlow ir Deep Learning platforma vissvarīgākais pasaulē. Šī attīstība atvērtais avots Google ir sevi pozicionējusi kā vadošo rīku Dziļa mācīšanās. Tajā ir arī visaptverošas bibliotēkas un kopienas resursi, kas ļauj ikvienam izveidot mašīnmācīšanās programmas.
TensorFlow ir atvērtā koda programmatūras bibliotēka ciparu skaitļošanai Tas tika izlaists ar Apache 2.0 atvērtā pirmkoda licenci un izmanto datu plūsmas diagrammas. Mezgli diagrammās attēlo matemātiskas darbības, savukārt diagrammu malas attēlo daudzdimensiju datu matricas (spriegotāji) savstarpēji sazinājās.
Atšķirībā no citiem ciparu bibliotēkas, kuras paredzēts izmantot padziļinātā mācībā kā Theano, šis apskatāmais bija paredzēts izmantošanai gan pētniecībā, gan izstrādē. Tas var darboties arī ar vienu procesoru, vairākiem procesoriem, kā arī ar mobilajām ierīcēm un liela mēroga simtiem mašīnu izplatītām sistēmām.
Ja mēs vēlamies instalēt TensorFlow, to var instalēt visā sistēmā virtuālā Python vidē, piemēram, Docker konteinerā un citos. Visizplatītākais un vienkāršākais veids, kā instalēt TensorFlow, iespējams, ir virtuāla Python vide, kur var viegli izveidot un pārvaldīt vairākas vides. Šī ir opcija, kuru mēs redzēsim nākamajās rindās.
Instalējiet TensorFlow Ubuntu
Nākamais instalēšanas process, ko es darīšu Ubuntu 18.04 sistēmā. Kad tas ir noskaidrots, lai sāktu instalēt TensorFlow, jums vienkārši jāveic šādas darbības:
Instalējiet Python
Tā kā Python izmantošana ir ātrākais un vienkāršākais veids, kā palaist TensorFlow, pieņemsim instalējiet to. Noklusējums, Python 3 nāk ar Ubuntu krātuvēm, tāpēc tā uzstādīšana nedrīkst radīt problēmas.
līdz zināt, kāda Python versija ir instalēta Ubuntu, terminālā (Ctrl + Alt + T) jums vienkārši jāizpilda komanda:
python3 -V
Kā redzat, manā datorā man ir Python 3.6.9 un šim piemēram es gatavojos izveidot virtuālo vidi, izmantojot moduli venv. Par instalējiet paketi python3-venv, kas iespējo venv moduli, tajā pašā terminālā mēs izpildīsim šādas komandas:
sudo apt update; sudo apt install python3-venv
Tam vajadzētu iespējot virtuālo vidi Python.
Startējiet virtuālo vidi Python
Tagad, kad mēs zinām instalētās Python versiju, pieņemsim turpiniet izveidot direktoriju TensorFlow. Tajā pašā terminālī mums būs jāizpilda tikai komanda:
mkdir ~/TensorFlow
Tad mēs ejam uz pāriet uz tikko izveidoto direktoriju:
cd ~/TensorFlow
No šī direktorija mēs to darīsim izveidot virtuālo Python vidi rakstīšana:
python3 -m venv venv
Pēc tā izveidošanas mums tas tikai jāaktivizē:
source venv/bin/activate
TensorFlow ir nepieciešams, lai Python pakotņu konfigurēšanas rīku versija būtu 41.0.0 vai jaunāka. Mēs izpildīsim pip šādi, lai pārliecinātos, ka tā ir atjaunināta uz jaunāko versiju:
pip install -U setuptools
Instalējiet TensorFlow
Tagad, kad vide ir izveidota un aktivizēta, mēs varam sākt tikai instalēšanu. Priekš instalēt pašreizējo versiju, kas ietver atbalsts GPU kartēm ar CUDA (Ubuntu un Windows), terminālā mums tas būs jādara izmantot pip rakstīšana:
pip install tensorflow
Ir arī pieejama mazāka tikai CPU pakete:
pip install tensorflow-cpu
līdz atjauniniet TensorFlow uz jaunāko versiju, jābūt pievienojiet –jaunināšanas karogu uz komandām:
pip install --upgrade pip pip install --upgrade tensorflow
Pēc instalēšanas uz pārbaudiet, vai ir instalēta TensorFlow mēs varam izpildīt šādu komandu:
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
Šajā komandā jāparāda instalētās TensorFlow versija. Priekš skatiet pamācības dažādu veidu TensorFlow, mēs varam doties uz projekta vietni.
Atspējot Python vidi
Kad mēs esam pabeiguši Python vidi, jums vienkārši jāizpilda deaktivizēt komanda:
deactivate
Tad mums ir jāizdzēš tikai izveidotais TensorFlow direktorijs, un tam vajadzētu izdzēst Python vidi, kuru mēs izveidojām, lai palaistu TensorFlow. Lai iegūtu vairāk informācijas par kā lietot TensorFlow, varat apmeklējiet apmācību ko viņi publicēja savā tīmekļa vietnē vai izstrādātāja vietne Google.