Bir sonraki yazıda TensorFlow'u Ubuntu'ya nasıl yükleyebileceğimize bir göz atacağız (16.04/18.04). TensorFlow, çeşitli görevlerde makine öğrenimi için bir kod kitaplığıdır. İnsanların kullandığı öğrenme ve akıl yürütmeye benzer şekilde, kalıpları ve korelasyonları tespit etmek ve deşifre etmek için sinir ağları oluşturma ve eğitme yeteneğine sahip sistemlerdeki ihtiyaçlarını karşılamak için 2015 yılında Google tarafından geliştirilmiştir.
TensorFlow, Derin Öğrenme platformu dünyadaki en önemli. Bu gelişme açık kaynak Google, kendisini sektörde lider bir araç olarak konumlandırmıştır. Derin Öğrenme. Ayrıca, herkesin makine öğrenimi programları oluşturmasına olanak tanıyan kapsamlı kitaplıklara ve topluluk kaynaklarına sahiptir.
TensorFlow, sayısal hesaplama için açık kaynaklı bir yazılım kitaplığıdır Apache 2.0 açık kaynak lisansı altında piyasaya sürüldü ve veri akış çizelgeleri kullanıyor. Grafiklerdeki düğümler matematiksel işlemleri temsil ederken, grafiklerin kenarları çok boyutlu veri matrislerini temsil eder (gergiler) aralarında iletişim kurdu.
Diğerlerinin aksine Derin Öğrenmede kullanılması amaçlanan sayısal kitaplıklar olarak Theanosöz konusu bu, hem araştırma hem de geliştirmede kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Ayrıca tek bir CPU, birden çok CPU ve mobil cihazlar ve yüzlerce makinenin büyük ölçekli dağıtılmış sistemlerinde de çalışabilir.
TensorFlow'u kurmak istersek, tüm sisteme, Docker konteyneri ve diğerleri gibi sanal bir Python ortamında kurulabilir. TensorFlow'u kurmanın en yaygın ve en kolay yolu belki de sanal bir Python ortamıdır., birden çok ortamın kolayca oluşturulup yönetilebildiği yer. Bu, ilerleyen satırlarda göreceğimiz seçenektir.
Ubuntu'ya TensorFlow'u yükleyin
Bir sonraki kurulum işlemini Ubuntu 18.04 sisteminde yapacağım. Bu açıklığa kavuştuktan sonra, TensorFlow'u kurmaya başlamak için aşağıdaki adımları izlemeniz yeterlidir:
Python'u yükleyin
Python kullanmak TensorFlow'u çalıştırmanın en hızlı ve en kolay yolu olduğundan yükle. Varsayılan, Python 3, Ubuntu depolarıyla birlikte gelir, bu nedenle kurulumu bir sorun olmamalıdır.
Daha Ubuntu'da hangi Python sürümünün yüklü olduğunu öğrenin, bir terminalde (Ctrl + Alt + T) sadece şu komutu uygulamanız gerekir:
python3 -V
Gördüğünüz gibi, bilgisayarımda Python 3.6.9 kullanıyorum ve bu örnek için venv modülünü kullanarak sanal bir ortam oluşturacağım. Için venv modülünü etkinleştiren python3-venv paketini kurunaynı terminalde aşağıdaki komutları uygulayacağız:
sudo apt update; sudo apt install python3-venv
Bu, Python sanal ortamını etkinleştirmelidir.
Python Sanal Ortamını Başlatın
Artık yüklü Python sürümünü bildiğimize göre, TensorFlow için bir dizin oluşturmaya devam edin. Aynı terminalde sadece şu komutu yürütmemiz gerekecek:
mkdir ~/TensorFlow
Sonra gideriz yeni oluşturduğumuz dizine git:
cd ~/TensorFlow
Bu dizinden Python sanal ortamı oluştur yazıyor:
python3 -m venv venv
Onu oluşturduktan sonra sadece onu aktif hale getirmeliyiz:
source venv/bin/activate
TensorFlow, Python paketi yapılandırma araçlarının 41.0.0 veya üzeri sürüm olmasını gerektirir. Biz icra edeceğiz Ölmek en son sürüme güncellendiğinden emin olmak için aşağıdaki gibi:
pip install -U setuptools
TensorFlow'u yükleyin
Artık ortam oluşturulup etkinleştirildiğine göre, yalnızca kuruluma başlayabiliriz. İçin Güncel sürümü yükleyinne içerir CUDA ile GPU kartları desteği (Ubuntu ve Windows), terminalde yapmamız gerekecek pip kullan yazıyor:
pip install tensorflow
Da vardır daha küçük yalnızca CPU paketi mevcuttur:
pip install tensorflow-cpu
Daha TensorFlow'u en son sürüme güncelleyin, zorunlu –upgrade bayrağını ekleyin komutlara:
pip install --upgrade pip pip install --upgrade tensorflow
Kurulumdan sonra TensorFlow'un kurulu olduğunu doğrulayın aşağıdaki komutu çalıştırabiliriz:
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
Bu komut, kurulu TensorFlow sürümünü görüntülemelidir. İçin öğreticilere bakın TensorFlow hakkında farklı türlerdeproje web sitesine gidebiliriz.
Python Ortamını Devre Dışı Bırak
Python ortamıyla işimiz bittiğinde, deactivate komutunu uygulamanız yeterlidir:
deactivate
O zaman sadece oluşturulan TensorFlow dizinini silmemiz gerekir ve bu, TensorFlow'u çalıştırmak için oluşturduğumuz Python ortamını silmeli. Daha fazla bilgi için TensorFlow nasıl kullanılır? öğreticiyi ziyaret edin kendi web sitesinde veya geliştirici web sitesi Google.