W następnym artykule przyjrzymy się, jak możemy zainstalować TensorFlow na Ubuntu (16.04/18.04). TensorFlow to biblioteka kodu do uczenia maszynowego obejmująca szereg zadań. Został opracowany przez Google w 2015 roku, aby zaspokoić swoje potrzeby w zakresie systemów zdolnych do budowania i szkolenia sieci neuronowych w celu wykrywania i rozszyfrowywania wzorców i korelacji, analogicznie do uczenia się i rozumowania używanego przez ludzi.
TensorFlow to Platforma Deep Learning najważniejsze na świecie. Ten rozwój open-source Google pozycjonuje się jako wiodące narzędzie w sektorze głęboki Learning. Zawiera również obszerne biblioteki i zasoby społeczności, które pozwalają każdemu tworzyć programy do uczenia maszynowego.
TensorFlow to biblioteka oprogramowania typu open source do obliczeń numerycznych Został wydany na licencji open source Apache 2.0 i wykorzystuje schematy przepływu danych. Węzły na wykresach reprezentują operacje matematyczne, podczas gdy krawędzie wykresów reprezentują wielowymiarowe macierze danych (napinacze) komunikowane między nimi.
W przeciwieństwie do innych biblioteki numeryczne przeznaczone do wykorzystania w uczeniu głębokim jako Theano, ten, o którym mowa, został zaprojektowany do użytku zarówno w badaniach, jak i rozwoju. Może również działać na jednym procesorze, na wielu procesorach, a także na urządzeniach mobilnych i wielkoskalowych rozproszonych systemach setek maszyn.
Jeśli chcemy zainstalować TensorFlow, możemy go zainstalować w całym systemie, w wirtualnym środowisku Pythona, takim jak kontener Docker i inne. Najczęstszym i najłatwiejszym sposobem instalacji TensorFlow jest prawdopodobnie wirtualne środowisko Pythona, gdzie można łatwo tworzyć i zarządzać wieloma środowiskami. To jest opcja, którą zobaczymy w kolejnych wierszach.
Zainstaluj TensorFlow na Ubuntu
Następny proces instalacji, który mam zamiar wykonać w systemie Ubuntu 18.04. Po wyjaśnieniu tego, aby rozpocząć instalację TensorFlow, wystarczy wykonać następujące czynności:
Zainstaluj Python
Ponieważ korzystanie z Pythona jest najszybszym i najłatwiejszym sposobem na uruchomienie TensorFlow, przyjrzyjmy się Zainstaluj to. Domyślna, Python 3 zawiera repozytoria Ubuntu, więc jego instalacja nie powinna stanowić problemu.
do wiedzieć, jaka wersja Pythona jest zainstalowana na Ubuntu, w terminalu (Ctrl + Alt + T) wystarczy wykonać polecenie:
python3 -V
Jak widać, na moim komputerze mam Pythona 3.6.9 i w tym przykładzie mam zamiar utworzyć środowisko wirtualne przy użyciu modułu venv. Dla zainstaluj pakiet python3-venv, który włącza moduł venv, w tym samym terminalu wykonamy następujące polecenia:
sudo apt update; sudo apt install python3-venv
Powinno to umożliwić środowisko wirtualne Python.
Uruchom środowisko wirtualne Pythona
Teraz, gdy znamy już zainstalowaną wersję Pythona, przejdźmy do kontynuuj tworzenie katalogu dla TensorFlow. W tym samym terminalu będziemy musieli tylko wykonać polecenie:
mkdir ~/TensorFlow
Następnie udajemy się do przejdź do katalogu, który właśnie utworzyliśmy:
cd ~/TensorFlow
Z poziomu tego katalogu będziemy stworzyć wirtualne środowisko Pythona pisanie na maszynie:
python3 -m venv venv
Po utworzeniu musimy go tylko aktywować:
source venv/bin/activate
TensorFlow wymaga, aby narzędzia konfiguracji pakietu języka Python były w wersji 41.0.0 lub nowszej. Wykonamy Pypeć w następujący sposób, aby upewnić się, że jest zaktualizowany do najnowszej wersji:
pip install -U setuptools
Zainstaluj TensorFlow
Teraz, gdy środowisko zostało utworzone i aktywowane, możemy tylko rozpocząć instalację. Dla Zainstaluj aktualną wersję, co obejmuje obsługa kart GPU z CUDA (Ubuntu i Windows), w terminalu będziemy musieli użyj pip pisanie na maszynie:
pip install tensorflow
Są też dostępny mniejszy pakiet tylko z procesorem:
pip install tensorflow-cpu
do zaktualizuj TensorFlow do najnowszej wersji, musieć dodaj flagę –upgrade do poleceń:
pip install --upgrade pip pip install --upgrade tensorflow
Po instalacji program do sprawdź, czy jest zainstalowany TensorFlow możemy wykonać następujące polecenie:
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
To polecenie powinno wyświetlić wersję zainstalowanego TensorFlow. Dla zobacz samouczki różnego rodzaju o TensorFlowmożemy przejść do strony projektu.
Wyłącz środowisko Python
Kiedy skończymy ze środowiskiem Python, wystarczy wykonać polecenie dezaktywacji:
deactivate
Następnie musimy tylko usunąć utworzony katalog TensorFlow, a to powinno usunąć środowisko Pythona, które utworzyliśmy, aby uruchomić TensorFlow. Więcej informacji na temat jak korzystać z TensorFlow, możesz odwiedź samouczek które opublikowali na swojej stronie internetowej lub w witryna programisty Google.