TensorFlow reprezintă o platformă de tip open-source, creată de Google, destinată învățării automate și inteligenței artificiale (IA). Aceasta oferă suport extins pentru o multitudine de sarcini, fiind un instrument valoros pentru dezvoltatorii care activează în acest domeniu.
Înainte de a utiliza TensorFlow, este esențial să aveți o înțelegere solidă a conceptelor de învățare automată, în special a învățării profunde.
În continuare, vom explora aspecte importante legate de TensorFlow, caracteristicile sale principale, precum și metodele rapide de instalare pe sistemele de operare Windows și Linux.
Prezentare generală a platformei TensorFlow
Din punct de vedere tehnic, TensorFlow se definește ca o platformă open-source, care facilitează dezvoltarea aplicațiilor de învățare profundă și a altor proiecte care implică învățarea automată.
Aceasta simplifică procesul de construire și implementare a aplicațiilor bazate pe ML. Dacă doriți să abordați o problemă prin intermediul învățării automate, TensorFlow vă poate oferi suportul necesar.
TensorFlow pune la dispoziție instrumente pentru dezvoltarea și antrenarea modelelor, utilizând limbajele Python sau JavaScript. Chiar dacă nu sunteți un dezvoltator, puteți consulta documentația platformei pentru a înțelege modul în care aceasta poate influența fluxul de lucru în implementarea unei aplicații de învățare automată.
Caracteristicile distinctive ale TensorFlow
TensorFlow a câștigat popularitate datorită numeroaselor sale avantaje, pe care le puteți evalua singur, analizând funcțiile sale cheie.
Dacă ne-am axa pe beneficiile tehnice, ar fi necesară o comparație directă în funcție de obiectivele specifice. Prin urmare, ne vom concentra pe caracteristicile comune, utile pentru majoritatea utilizatorilor.
1. Natură Open Source
În 2015, Google a decis să deschidă codul sursă al TensorFlow, permițând astfel comunității să contribuie la îmbunătățirea platformei și oferind transparență asupra mecanismelor sale de funcționare.
Dezvoltatorii pot personaliza biblioteca în diverse moduri pentru a rezolva probleme neașteptate.
Fără un cadru open-source, este posibil ca platforma să nu fi atins nivelul actual de popularitate.
2. Depanare Eficientă
TensorFlow are ca scop facilitarea construirii de modele, prin urmare, o experiență de depanare simplă este integrată în acest proces.
Interfața intuitivă oferă un avantaj suplimentar.
3. Compatibilitate cu Procesoare (CPU) și Unități Grafice (GPU)
TensorFlow permite antrenarea datelor folosind fie CPU, fie GPU. În mod obișnuit, GPU-urile accelerează procesele pentru aplicațiile de învățare profundă în comparație cu CPU-urile.
Astfel, dacă aveți un GPU performant, TensorFlow vă poate ajuta să îl utilizați la maximum.
4. API-uri Utile pentru Învățarea Automată
API-urile le permit dezvoltatorilor să integreze diverse funcții în aplicațiile lor. TensorFlow oferă acces la o gamă variată de API-uri stabile.
Unele dintre acestea pot oferi, de asemenea, avantaje de performanță. Conform informațiilor oficiale, API-urile disponibile în Python sunt fiabile. Dacă utilizați alte limbaje, este recomandat să verificați compatibilitatea cu menținătorii TensorFlow.
5. Modele Preconfigurate pentru Producție
TensorFlow pune la dispoziție o varietate de modele pre-antrenate. Indiferent dacă sunteți un profesionist sau un începător, aceste modele vă pot ajuta să economisiți timp și să construiți mai rapid modele ML.
Pe lângă aceste funcții, beneficiați de flexibilitate, ușurință în utilizare, un set de instrumente de vizualizare și multe altele care vă pot optimiza fluxul de lucru în dezvoltarea învățării automate.
Acum că aveți o înțelegere aprofundată a TensorFlow, unde îl puteți descărca? Cum se instalează și se configurează pe sistemele Windows și Linux?
Vom explora aceste aspecte în detaliu în continuare.
Descărcarea și Instalarea TensorFlow
Spre deosebire de alte programe, TensorFlow nu se instalează prin fișiere .exe. În primul rând, trebuie să descărcați pachetul folosind un manager de pachete recomandat.
În general, există diferite metode de instalare. Le putem enumera după cum urmează:
- Utilizarea Miniconda și pip
- Utilizarea Miniconda și pip pe WSL 2
- Utilizarea unui container Docker
- Compilarea din surse
Cum se Instalează TensorFlow pe Windows?
Similar cu alte aplicații, nu veți utiliza un fișier de instalare .exe. Veți descărca pachetul prin managerul de pachete corespunzător.
1. Utilizarea Miniconda și pip (metoda recomandată)
Notă: În momentul scrierii acestui articol, TensorFlow 2.10 este ultima versiune care oferă suport nativ pentru GPU pe Windows. Pentru versiuni mai noi, TensorFlow recomandă instalarea în WSL 2, despre care vom discuta în curând.
Pentru a utiliza TensorFlow cu suport GPU, se recomandă utilizarea Miniconda (un instalator pentru managerul de pachete conda) ca punct de pornire.
Miniconda vă permite să creați un mediu izolat pentru a evita conflictele cu alte software-uri de pe sistem.
Începeți prin a descărca cel mai recent instalator Miniconda pentru Windows și urmați instrucțiunile pentru a finaliza procesul de instalare.
După finalizare, lansați promptul Miniconda, așa cum se vede în captura de ecran:
Iată cum arată:
După ce apare fereastra prompt Anaconda, introduceți următoarea comandă pentru a vă asigura că managerul de pachete conda este actualizat:
conda update -n base -c defaults condaÎn continuare, urmați pașii pentru a instala TensorFlow:
Mai întâi, creați un mediu nou (numit tf):
conda create --name tf python=3.9Sfat: Puteți activa/dezactiva mediul utilizând comenzile: conda activate tf și conda deactivate.
Pentru a continua, trebuie să activați mediul creat. Pentru a activa suportul GPU, asigurați-vă că aveți driverul grafic (NVIDIA GPU) instalat, apoi instalați următoarele pachete folosind comanda:
conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0Aceasta va descărca aproximativ 1 GB de pachete, incluzând instrumente pentru implementarea aplicațiilor de învățare automată cu GPU și o rețea neuronală profundă.
În final, utilizați managerul de pachete pip pentru a instala pachetul TensorFlow. Deși puteți utiliza conda pentru a instala Tensorflow, este posibil să nu aibă cea mai recentă versiune stabilă.
Înainte de a continua, actualizați pip folosind comanda:
pip install --upgrade pipDupă finalizare, instalați TensorFlow cu:
pip install tensorflow
Veți observa instalarea mai multor pachete. Procesul ar putea părea blocat, dar acordați-i câteva momente pentru a relua și a finaliza instalarea.
2. Utilizarea Conda și pip pe WSL 2
Presupunând că aveți deja configurat WSL 2, puteți instala TensorFlow utilizând următoarele comenzi în terminalul distribuției:
conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/
python3 -m pip install tensorflow
# Verificarea instalării:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"Puteți copia toate comenzile odată, iar acestea vor fi executate secvențial.
Dacă nu ați instalat WSL 2 pe Windows, deschideți promptul de comandă cu drepturi de administrator și introduceți:
wsl.exe --installAceasta va descărca Ubuntu și va activa caracteristica WSL. Va trebui să reporniți calculatorul pentru a finaliza instalarea.
Dacă nu găsiți Ubuntu, puteți naviga la Microsoft Store și instala Ubuntu WSL.
3. Compilarea din Surse
Dat fiind că TensorFlow este open-source, îl puteți compila de la zero, configurând opțiunile dorite.
Această metodă este recomandată utilizatorilor avansați, care cunosc toate opțiunile de configurare. Consultați documentația oficială pentru mai multe informații.
Cum se Instalează TensorFlow pe Linux?
Similar cu Windows, puteți instala TensorFlow utilizând Miniconda și pip pe Linux sau prin compilare din surse.
Vă voi prezenta modul de instalare folosind Miniconda și pip:
1. Utilizarea Miniconda și pip (metoda recomandată)
Notă: Urmați aceleași comenzi ca și pe Windows. Singura diferență este metoda de instalare/descărcare a Miniconda pe Linux.
Iată cum se instalează Miniconda pe Linux folosind terminalul:
curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -o Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.shReporniți terminalul pentru a găsi ceva similar cu:
Veți observa un (base) înainte de variabilele promptului. Aceasta indică faptul că conda este activă.
Nu dezactivați conda până nu terminați instalarea TensorFlow.
Puteți urma pașii menționați pentru Windows pentru a instala TensorFlow sau puteți introduce următoarele comenzi:
conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/
python3 -m pip install tensorflow
# Verificarea instalării:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"Pe Linux, pot apărea probleme cu driverul GPU. Consultați documentația NVIDIA pentru mai multe detalii.
2. Compilarea din Surse
Similar cu Windows, compilarea din surse este mai dificilă pe Linux și este destinată exclusiv utilizatorilor avansați.
Dacă sunteți începător, nu optați pentru această metodă decât dacă aveți un motiv specific. Documentația oficială este cea mai bună resursă pentru a afla mai multe.
Cum se Instalează TensorFlow Folosind Docker? (Windows și Linux)
Indiferent de sistemul de operare, Docker vă permite să instalați imagini TensorFlow fără dificultăți.
Asigurați-vă că aveți Docker instalat pe sistem sau consultați ghidul nostru de instalare Docker pentru ajutor.
După configurare, introduceți următoarea comandă în Docker:
docker pull tensorflow/tensorflowPentru a începe un container cu configurațiile necesare, este nevoie de experiență cu containerele Docker.
Pentru suport specific GPU sau pentru descărcarea unei versiuni diferite de TensorFlow, consultați opțiunile din documentația oficială.
Iată comanda de execuție folosind Docker:
docker run [-it] [--rm] [-p hostPort:containerPort] tensorflow/tensorflow[:tag] [command]Concluzie
Instalarea TensorFlow este un proces unic, iar cu ajutorul ghidului nostru, acesta ar trebui să fie unul simplu pentru majoritatea utilizatorilor.
Dacă aveți configurații anterioare, versiuni mai vechi de Python sau un manager de pachete Conda mai vechi, asigurați-vă că aplicați cele mai recente actualizări pentru o instalare fără probleme a TensorFlow.
De asemenea, puteți explora cele mai bune platforme AI pentru a construi aplicații AI și ML.