03/29/2024

Cum să descărcați, să instalați și să configurați Tensorflow pe Windows și Linux

TensorFlow este o platformă open-source dezvoltată de Google pentru învățarea automată și AI (inteligență artificială). Ajută la o serie de sarcini pentru dezvoltatorii care lucrează în acest domeniu.

Pentru început, trebuie să înțelegeți învățarea automată sau, în special, învățarea profundă înainte de a putea folosi TensorFlow.

Aici, permiteți-mi să subliniez câteva lucruri despre TensorFlow, caracteristicile sale și metodele rapide de instalare pe Windows și Linux.

Prezentare generală a TensorFlow

Din punct de vedere tehnic, TensorFlow este o platformă open-source care ajută la aplicațiile de deep learning și orice alte cazuri de utilizare a învățării automate.

Facilitează construirea și implementarea aplicațiilor bazate pe ML. Dacă doriți să rezolvați o problemă folosind învățarea automată, puteți obține ajutor cu TensorFlow.

TensorFlow oferă instrumente pentru a ajuta la dezvoltarea și antrenarea modelelor folosind Python sau JavaScript. Deși nu sunt dezvoltator, puteți explora documentația acesteia pentru a afla cum vă afectează fluxul de lucru al implementării unei aplicații de învățare automată.

Caracteristicile TensorFlow

TensorFlow este renumit din mai multe motive și puteți evalua asta pentru dvs., cunoscând cele mai bune oferte de funcții ale sale.

Dacă ajungem să discutăm despre beneficiile tehnice, va trebui să le comparați pentru ceea ce faceți. Deci, ne vom concentra pe caracteristicile comune benefice pentru majoritatea.

1. Open Source

Google a decis să deschidă TensorFlow în 2015 pentru a permite comunității să-l îmbunătățească în continuare și să ofere transparență asupra modului în care funcționează.

Dezvoltatorii pot personaliza biblioteca în diferite moduri pentru a rezolva probleme la care poate nu te-ai fi așteptat.

Fără un cadru open-source, este posibil să nu fi fost la fel de popular precum este. Prin urmare

2. Depanare ușoară

TensorFlow își propune să vă ajute cu construirea ușoară a modelului; prin urmare, o experiență de depanare fără efort este o parte a acestui proces.

Experiența intuitivă a utilizatorului este o cireșă pe deasupra.

3. Suportă atât procesoare, cât și GPU

Cu TensorFlow, aveți capacitatea de a antrena calculul datelor pe un procesor sau un GPU. De obicei, un GPU face lucrurile mai rapide pentru aplicațiile de deep learning în comparație cu procesorul.

  Cum să creați o temă de tapet dinamică pentru Windows 10

Deci, dacă aveți un GPU puternic în arsenalul dvs., TensorFlow vă poate ajuta să profitați la maximum de el.

4. API-uri utile de învățare automată

API-urile ajută dezvoltatorii să integreze o varietate de caracteristici în aplicațiile lor. Și TensorFlow oferă acces la o colecție bună de API-uri stabile.

Unele dintre ele pot oferi și avantaje de performanță. Conform afirmațiilor sale oficiale, nu ar trebui să aveți probleme cu cele disponibile în Python. Dacă lucrați cu alte limbi, trebuie să verificați cu menținătorii TensorFlow cât de bune sunt pentru cazul dvs. de utilizare.

5. Modele gata făcute pentru producție

TensorFlow oferă o varietate de modele pre-antrenate. Fie că sunteți profesionist sau începător, le puteți folosi pentru a economisi timp și pentru a construi mai rapid modele ML.

În plus față de aceste funcții, obțineți flexibilitate, ușurință în utilizare, un set de instrumente de vizualizare și multe altele care vă pot ajuta fluxul de lucru de dezvoltare a învățării automate.

Acum că aveți o idee bună despre TensorFlow, de unde îl puteți descărca? Cum să-l instalezi și să-l configurezi pe sistemele tale Windows și Linux?

Să discutăm despre asta mai jos.

Descărcarea și instalarea TensorFlow

Spre deosebire de alte programe, nu obțineți un fișier de configurare .exe aici. În primul rând, va trebui să descărcați pachetul utilizând managerul de pachete recomandat.

În general, există diferite moduri de instalare. Le putem enumera după cum urmează:

  • Folosind Miniconda și pip
  • Folosind Miniconda și pip pe WSL 2
  • Folosind un container Docker
  • Construire din surse

Cum se instalează TensorFlow pe Windows?

Spre deosebire de alte programe, nu obțineți un fișier de configurare .exe aici. Va trebui să descărcați pachetul folosind managerul de pachete recomandat.

#1. Folosind Miniconda și pip (metoda recomandată)

Notă: La momentul scrierii acestui articol, TensorFlow 2.10 este ultima versiune care acceptă GPU pe Windows (nativ). Dacă lucrați cu pachete mai noi, TensorFlow vă recomandă să instalați TensorFlow în WSL 2, despre care va fi discutat în continuare.

Dacă doriți să utilizați TensorFlow cu suport GPU, TensorFlow recomandă să utilizați Miniconda (instalator pentru managerul de pachete conda) pentru a începe lucrurile.

Cu Miniconda, puteți crea un mediu separat pentru a evita conflictul cu orice alt software din sistemul dumneavoastră.

  10 moduri de a deschide instrumentul de conectare la desktop la distanță în Windows 11

Pentru a începe, trebuie să descărcați cel mai recent Miniconda Windows Installer și să urmați instrucțiunile de pe ecran pentru a finaliza instalarea.

Odată terminat, trebuie să lansați promptul Miniconda așa cum se arată în captura de ecran:

Iată cum arată:

După ce vedeți fereastra de prompt Anaconda, este posibil să doriți să tastați următoarea comandă pentru a vă asigura că managerul de pachete conda a fost actualizat:

<strong>conda update -n base -c defaults conda</strong>

Cu toate acestea, iată pașii pe care trebuie să îi urmați pentru a instala TensorFlow:

Mai întâi, pentru a crea un mediu nou (cu numele tf):

<strong>conda create --name tf python=3.9 </strong>

Sfat: îl puteți activa/dezactiva folosind comenzile: conda activate tf și conda deactivate

Va trebui să-l activați pentru a continua. Pentru a activa suportul GPU în acest proces, trebuie să vă asigurați că aveți driverul grafic (NVIDIA GPU) instalat și apoi instalați câteva pachete utilizând următoarea comandă:

<strong>conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0</strong>

Descarcă aproximativ 1 Gig de pachete, care includ instrumente care vă permit să implementați aplicații de învățare automată cu GPU și o rețea neuronală profundă.

În cele din urmă, va trebui să utilizați managerul de pachete pip pentru a instala pachetul TensorFlow. Puteți alege să utilizați conda pentru a instala Tensorflow, dar este posibil să nu aibă cea mai recentă versiune stabilă necesară.

Înainte de a continua, asigurați-vă că pip a fost actualizat folosind comanda:

pip install --upgrade pip

După ce ați terminat, instalați TensorFlow cu:

<strong>pip install tensorflow</strong>

Veți observa că sunt construite/instalate numeroase pachete. Ar putea părea blocat în proces, dar acordați-i un minut și ar trebui să reia și să finalizeze instalarea.

#2. Folosind Conda și pip pe WSL 2

Presupunând că aveți deja configurarea WSL 2 pe sistemul dvs., puteți instala TensorFlow folosind 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

# Verify install:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Puteți să-l lipiți pe toate odată și va fi procesat unul câte unul.

În cazul în care nu ați instalat WSL 2 pe Windows. Mergeți la promptul de comandă cu acces de administrator, apoi introduceți următoarele:

wsl.exe --install

Ar trebui să descarce Ubuntu și să activeze caracteristica WSL pentru sistemul dvs. Va trebui să reporniți computerul pentru ca acesta să se finalizeze.

Dacă nu puteți găsi Ubuntu pe sistemul dvs., puteți naviga la Microsoft Store și instala Ubuntu WSL.

  Cum să extragi fișiere RAR pe Linux

#3. Construiți din sursă

Având în vedere că TensorFlow este open-source, îl puteți construi de la zero cu opțiunile de configurare.

Prin urmare, acest lucru este recomandat utilizatorilor avansați care cunosc toate opțiunile și care știu piulițele și șuruburile de configurat. Consultați documentația oficială pentru a explora mai multe despre aceasta.

Cum se instalează TensorFlow pe Linux?

La fel ca Windows, puteți instala TensorFlow folosind Miniconda și pip pe Linux. Sau alegeți să construiți din sursă.

Lasă-mă să-ți arăt cum se face:

#1. Folosind Miniconda și pip (metoda recomandată)

Notă: Urmați aceleași comenzi ca Windows. Singura diferență este modul în care instalați/descărcați 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.sh

Reporniți terminalul de pe distribuția dvs. Linux pentru a găsi ceva de genul acesta:

Veți observa o (bază) înainte de variabilele prompt ale terminalului. Aceasta indică faptul că conda este activ și instalat în prezent.

Nu-l dezactivați decât dacă ați terminat cu instalarea TensorFlow.

Puteți naviga la pașii menționați mai sus pentru Windows și îl puteți instala. Sau lipiți următoarele pentru a instala TensorFlow:

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
# Verify install:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Cu Linux, este posibil să aveți probleme cu driverul GPU. Pentru aceasta, ar trebui să vă uitați la documentația NVIDIA pentru a afla mai multe.

#2. Construiți din sursă

La fel ca Windows, construirea din codul sursă este dificilă pe Linux și este destinată exclusiv utilizatorilor avansați.

Tu (presupunând că ești începător) nu ar trebui să optezi pentru această metodă decât dacă ai ceva anume în minte. Cel mai bun mod de a explora mai multe despre aceasta este să consultați documentația.

Cum se instalează TensorFlow folosind Docker? (Windows și Linux)

Indiferent de platformă, Docker vă permite să instalați imagini TensorFlow fără sughițuri.

Asigurați-vă că aveți Docker instalat pe sistemul dvs. sau puteți urma ghidul nostru de instalare Docker pentru ajutor.

După ce ați terminat de configurat, trebuie să introduceți următoarea comandă din Docker:

docker pull tensorflow/tensorflow  

Aveți nevoie de experiență cu containerele Docker pentru a începe un container cu configurațiile necesare pentru munca dvs.

Pentru suport specific GPU sau pentru descărcarea unei versiuni diferite de TensorFlow, consultați opțiunile disponibile în documentația oficială.

Iată cum arată comanda când doriți să o executați folosind Docker:

docker run [-it] [--rm] [-p hostPort:containerPort] tensorflow/tensorflow[:tag] [command]

Concluzie

Instalarea TensorFlow este un lucru de o singură dată și, cu ghidul nostru, ar trebui să fie un proces fără probleme pentru majoritatea.

Dacă ați avut deja configurații anterioare sau setări cu versiuni Python mai vechi sau cu un manager de pachete Conda mai vechi. Asigurați-vă că aplicați cele mai recente actualizări pentru a instala TensorFlow fără probleme.

De asemenea, puteți explora cele mai bune platforme AI pentru a construi aplicații AI și ML.