Trong bài viết tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét cách chúng ta có thể cài đặt TensorFlow trên Ubuntu (16.04/18.04). TensorFlow là một thư viện mã dành cho việc học máy trên một loạt các tác vụ. Nó được Google phát triển vào năm 2015 để đáp ứng nhu cầu của họ về các hệ thống có khả năng xây dựng và đào tạo mạng nơ-ron để phát hiện và giải mã các mẫu và mối tương quan, tương tự như cách học và suy luận của con người.
TensorFlow là Nền tảng học sâu quan trọng nhất trên thế giới. Sự phát triển này mã nguồn mở Google đã tự định vị mình là một công cụ hàng đầu trong lĩnh vực Học kĩ càng. Nó cũng có các thư viện toàn diện và tài nguyên cộng đồng cho phép bất kỳ ai cũng có thể tạo các chương trình học máy.
TensorFlow là một thư viện phần mềm mã nguồn mở cho tính toán số Nó được phát hành theo giấy phép mã nguồn mở Apache 2.0 và sử dụng biểu đồ luồng dữ liệu. Các nút trong biểu đồ đại diện cho các phép toán, trong khi các cạnh của biểu đồ đại diện cho ma trận dữ liệu đa chiều (máy căng) được giao tiếp giữa chúng.
Không giống như khác thư viện số dự định được sử dụng trong Học sâu như Theano, một trong những câu hỏi này được thiết kế để sử dụng trong cả nghiên cứu và phát triển. Nó cũng có thể chạy trên một CPU, trên nhiều CPU, cũng như trên các thiết bị di động và hệ thống phân tán quy mô lớn gồm hàng trăm máy.
Nếu chúng ta muốn cài đặt TensorFlow, nó có thể được cài đặt trong toàn bộ hệ thống, trong môi trường Python ảo, chẳng hạn như vùng chứa Docker và những thứ khác. Cách phổ biến nhất và dễ dàng nhất để cài đặt TensorFlow có lẽ là thông qua môi trường Python ảo, nơi có thể dễ dàng tạo và quản lý nhiều môi trường. Đây là tùy chọn mà chúng ta sẽ thấy trong các dòng sau.
Cài đặt TensorFlow trên Ubuntu
Quá trình cài đặt tiếp theo tôi sẽ thực hiện trên hệ thống Ubuntu 18.04. Khi điều này được làm rõ, để bắt đầu cài đặt TensorFlow, bạn chỉ cần làm theo các bước sau:
Cài đặt Python
Vì sử dụng Python là cách nhanh nhất và dễ nhất để chạy TensorFlow, hãy cài đặt nó. Mặc định, Python 3 đi kèm với kho lưu trữ Ubuntu, vì vậy cài đặt của nó sẽ không có vấn đề gì.
đến biết phiên bản Python nào được cài đặt trên Ubuntu, trong một terminal (Ctrl + Alt + T), bạn chỉ cần thực hiện lệnh:
python3 -V
Như bạn có thể thấy, trên máy tính của tôi, tôi có Python 3.6.9 và đối với ví dụ này, tôi sẽ tạo một môi trường ảo bằng cách sử dụng mô-đun venv. Đối với cài đặt gói python3-venv cho phép mô-đun venv, trong cùng một thiết bị đầu cuối, chúng ta sẽ thực hiện các lệnh sau:
sudo apt update; sudo apt install python3-venv
Điều này sẽ kích hoạt môi trường ảo Python.
Khởi động môi trường ảo Python
Bây giờ chúng ta đã biết phiên bản Python được cài đặt, hãy tiếp tục tạo một thư mục cho TensorFlow. Trong cùng một thiết bị đầu cuối, chúng ta sẽ chỉ phải thực hiện lệnh:
mkdir ~/TensorFlow
Sau đó, chúng tôi đi đến di chuyển đến thư mục chúng tôi vừa tạo:
cd ~/TensorFlow
Từ trong thư mục này, chúng tôi sẽ tạo môi trường ảo Python đánh máy:
python3 -m venv venv
Sau khi tạo nó chúng tôi chỉ phải kích hoạt nó:
source venv/bin/activate
TensorFlow yêu cầu các công cụ cấu hình gói Python phải là phiên bản 41.0.0 trở lên. Chúng tôi sẽ thực hiện Đánh rớt như sau để đảm bảo nó được cập nhật lên phiên bản mới nhất:
pip install -U setuptools
Cài đặt TensorFlow
Bây giờ môi trường đã được tạo và kích hoạt, chúng ta chỉ có thể bắt đầu cài đặt. Đối với cài đặt phiên bản hiện tại, bao gồm những gì hỗ trợ cho thẻ GPU với CUDA (Ubuntu và Windows), trong thiết bị đầu cuối, chúng tôi sẽ phải sử dụng pip đánh máy:
pip install tensorflow
Cũng có gói nhỏ hơn chỉ dành cho CPU có sẵn:
pip install tensorflow-cpu
đến cập nhật TensorFlow lên phiên bản mới nhất, phải thêm cờ –upgrade đối với các lệnh:
pip install --upgrade pip pip install --upgrade tensorflow
Sau khi cài đặt, để xác minh rằng TensorFlow đã được cài đặt chúng ta có thể thực hiện lệnh sau:
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
Lệnh này sẽ hiển thị phiên bản TensorFlow đã cài đặt. Đối với xem hướng dẫn các loại khác nhau về TensorFlow, chúng ta có thể vào trang web của dự án.
Tắt môi trường Python
Khi chúng ta hoàn thành với môi trường Python, bạn chỉ cần thực hiện lệnh hủy kích hoạt:
deactivate
Sau đó, chúng tôi chỉ cần xóa thư mục TensorFlow đã tạo và điều này sẽ xóa môi trường Python mà chúng tôi đã tạo để chạy TensorFlow. Để biết thêm thông tin về cách sử dụng TensorFlow, bạn có thể truy cập hướng dẫn mà họ đã xuất bản trên trang web của họ hoặc trên trang web của nhà phát triển của Google.