Як загрузіць, усталяваць і наладзіць Tensorflow у Windows і Linux

TensorFlow – гэта платформа з адкрытым зыходным кодам, распрацаваная Google для машыннага навучання і AI (штучнага інтэлекту). Гэта дапамагае з шэрагам задач для распрацоўшчыкаў, якія працуюць у гэтай галіне.

Для пачатку вам трэба зразумець машыннае навучанне або, у прыватнасці, глыбокае навучанне, перш чым вы зможаце выкарыстоўваць TensorFlow.

Тут дазвольце мне вылучыць некаторыя рэчы пра TensorFlow, яго функцыі і хуткія метады яго ўсталёўкі ў Windows і Linux.

Агляд TensorFlow

Тэхнічна TensorFlow – гэта платформа з адкрытым зыходным кодам, якая дапамагае з праграмамі глыбокага навучання і любымі іншымі варыянтамі выкарыстання машыннага навучання.

Гэта палягчае стварэнне і разгортванне праграм на базе ML. Калі вы хочаце вырашыць праблему з дапамогай машыннага навучання, вы можаце атрымаць дапамогу з TensorFlow.

TensorFlow прадастаўляе інструменты для распрацоўкі і навучання мадэляў з выкарыстаннем Python або JavaScript. Нягледзячы на ​​тое, што я не распрацоўшчык, вы можаце вывучыць яго дакументацыю, каб даведацца, як гэта ўплывае на ваш працоўны працэс разгортвання прыкладання машыннага навучання.

Асаблівасці TensorFlow

TensorFlow вядомы па некалькіх прычынах, і вы можаце ацаніць гэта самі, ведаючы яго лепшыя прапановы функцый.

Калі мы абмяркуем тэхнічныя перавагі, вам прыйдзецца параўнаць іх з тым, што вы робіце. Такім чынам, мы спынімся на агульных асаблівасцях, карысных для большасці.

1. Адкрыты зыходны код

У 2015 годзе Google вырашыў адкрыць TensorFlow з адкрытым зыходным кодам, каб супольнасць магла палепшыць яго і забяспечыць празрыстасць таго, як ён працуе.

Распрацоўшчыкі могуць наладзіць бібліятэку рознымі спосабамі, каб вырашыць праблемы, якіх вы, магчыма, не чакалі.

Без фрэймворка з адкрытым зыходным кодам ён, магчыма, не быў бы такім папулярным, як цяпер. Значыць

2. Лёгкая адладка

TensorFlow імкнецца дапамагчы вам лёгка пабудаваць мадэль; такім чынам, лёгкая адладка з’яўляецца часткай гэтага працэсу.

Інтуітыўна зразумелы карыстацкі досвед – гэта вішанька на вяршыні.

3. Падтрымка як працэсараў, так і графічных працэсараў

З дапамогай TensorFlow вы атрымліваеце магчымасць навучыць вылічэнне даных на цэнтральным або графічным працэсары. Звычайна графічны працэсар робіць усё хутчэй для прыкладанняў глыбокага навучання ў параўнанні з працэсарам.

Праверце гэта:  Выпраўце вялікую затрымку WOW, але Інтэрнэт у Windows 10 у парадку

Такім чынам, калі ў вашым арсенале ёсць магутны графічны працэсар, TensorFlow можа дапамагчы вам максімальна выкарыстоўваць яго.

4. Карысныя API машыннага навучання

API дапамагаюць распрацоўшчыкам інтэграваць розныя функцыі ў свае прыкладанні. А TensorFlow забяспечвае доступ да добрай калекцыі стабільных API.

Некаторыя з іх таксама могуць даць перавагі ў прадукцыйнасці. Згодна з афіцыйнымі заявамі, у вас не павінна ўзнікнуць праблем з тымі, што даступныя ў Python. Калі вы працуеце з іншымі мовамі, вам трэба пракансультавацца з супрацоўнікамі TensorFlow, наколькі яны прыдатныя для вашага выпадку выкарыстання.

5. Гатовыя мадэлі для вытворчасці

TensorFlow мае мноства папярэдне падрыхтаваных мадэляў. Незалежна ад таго, з’яўляецеся Ці вы прафесіяналам ці пачаткоўцам, вы можаце выкарыстоўваць іх, каб зэканоміць час і хутчэй ствараць мадэлі ML.

У дадатак да гэтых функцый вы атрымліваеце гнуткасць, прастату выкарыстання, набор інструментаў візуалізацыі і многае іншае, што можа дапамагчы вашаму працоўнаму працэсу распрацоўкі машыннага навучання.

Цяпер, калі ў вас ёсць добрае ўяўленне аб TensorFlow, дзе вы можаце яго спампаваць? Як усталяваць і наладзіць яго ў сістэмах Windows і Linux?

Давайце абмяркуем гэта ніжэй.

Спампоўка і ўстаноўка TensorFlow

У адрозненне ад іншых праграм, тут вы не атрымаеце файл усталёўкі .exe. У першую чаргу вам трэба будзе загрузіць пакет з дапамогай рэкамендаванага мэнэджара пакетаў.

Увогуле, існуюць розныя спосабы ўстаноўкі. Мы можам пералічыць іх наступным чынам:

  • Выкарыстанне Miniconda і pip
  • Выкарыстанне Miniconda і pip на WSL 2
  • Выкарыстанне кантэйнера Docker
  • Будаўніцтва з крыніц

Як усталяваць TensorFlow на Windows?

У адрозненне ад іншых праграм, тут вы не атрымаеце файл усталёўкі .exe. Вам трэба будзе загрузіць пакет з дапамогай рэкамендаванага менеджэра пакетаў.

#1. Выкарыстанне Miniconda і pip (рэкамендаваны метад)

Заўвага: на момант напісання гэтага TensorFlow 2.10 з’яўляецца апошняй версіяй, якая падтрымлівае графічны працэсар у Windows (уласна). Калі вы працуеце з новымі пакетамі, TensorFlow рэкамендуе вам усталяваць TensorFlow у WSL 2, які будзе абмяркоўвацца далей.

Калі вы хочаце выкарыстоўваць TensorFlow з падтрымкай графічнага працэсара, TensorFlow рэкамендуе выкарыстоўваць Miniconda (праграму ўстаноўкі для дыспетчара пакетаў conda), каб пачаць працу.

З Miniconda вы можаце стварыць асобнае асяроддзе, каб пазбегнуць канфлікту з любым іншым праграмным забеспячэннем у вашай сістэме.

Каб пачаць, вам трэба спампаваць апошнюю версію Miniconda Windows Installer і выконваць інструкцыі на экране, каб завяршыць усталяванне.

Праверце гэта:  Як падключыцца да Інтэрнэту з каманднага радка на Linux

Пасля завяршэння вам трэба запусціць падказку Miniconda, як паказана на скрыншоце:

Вось як гэта выглядае:

Пасля таго, як вы ўбачыце акно падказкі Anaconda, вы можаце ўвесці наступную каманду, каб пераканацца, што менеджэр пакетаў conda абноўлены:

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

Каб усталяваць TensorFlow, вам трэба выканаць наступныя дзеянні:

Па-першае, каб стварыць новае асяроддзе (з імем tf):

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

Савет: Вы можаце актываваць/дэактываваць яго з дапамогай каманд: conda activate tf і conda deactivate

Вам трэба будзе актываваць яго, каб працягнуць. Каб уключыць падтрымку GPU ў працэсе, вы павінны пераканацца, што ў вас усталяваны графічны драйвер (NVIDIA GPU), а затым усталюйце некалькі пакетаў з дапамогай наступнай каманды:

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

Ён спампоўвае каля 1 Гігабайта пакетаў, якія ўключаюць інструменты, якія дазваляюць разгортваць праграмы машыннага навучання з графічным працэсарам і глыбокай нейронавай сеткай.

Нарэшце, вам трэба будзе выкарыстоўваць менеджэр пакетаў pip, каб усталяваць пакет TensorFlow. Вы можаце выкарыстоўваць conda для ўсталявання Tensorflow, але ён можа не мець апошняй неабходнай стабільнай версіі.

Перш чым працягваць, пераканайцеся, што pip быў абноўлены з дапамогай каманды:

pip install --upgrade pip

Пасля завяршэння ўсталюйце TensorFlow з:

<strong>pip install tensorflow</strong>

Вы заўважыце мноства пакетаў, якія ствараюцца/усталёўваюцца. Можа здацца, што працэс затрымаўся, але дайце яму хвіліну, і ён адновіцца і завершыць усталяванне.

#2. Выкарыстанне Conda і pip на WSL 2

Мяркуючы, што ў вашай сістэме ўжо наладжаны WSL 2, вы можаце ўсталяваць TensorFlow з дапамогай наступных каманд у тэрмінале дыстрыбутыва:

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'))"

Вы можаце ўставіць усё адразу, і яно будзе апрацоўвацца па чарзе.

У выпадку, калі вы не ўсталявалі WSL 2 на Windows. Перайдзіце ў камандны радок з доступам адміністратара, а затым увядзіце наступнае:

wsl.exe --install

Ён павінен загрузіць Ubuntu і ўключыць функцыю WSL для вашай сістэмы. Вам трэба будзе перазагрузіць кампутар, каб гэта завяршылася.

Калі вы не можаце знайсці Ubuntu у сваёй сістэме, вы можаце перайсці ў Microsoft Store і ўсталяваць Ubuntu WSL.

#3. Пабудаваць з зыходнага кода

Улічваючы, што TensorFlow з’яўляецца адкрытым зыходным кодам, вы можаце стварыць яго з нуля з вашымі параметрамі канфігурацыі.

Такім чынам, гэта рэкамендуецца для прасунутых карыстальнікаў, якія ведаюць усе варыянты і ведаюць гайкі і балты для канфігурацыі. Звярніцеся да афіцыйнай дакументацыі, каб даведацца больш пра гэта.

Праверце гэта:  Як знайсці пароль адміністратара ў windows 10

Як усталяваць TensorFlow на Linux?

Як і Windows, вы можаце ўсталяваць TensorFlow з дапамогай Miniconda і pip на Linux. Або выберыце стварэнне з крыніцы.

Дазвольце мне паказаць вам, як гэта робіцца:

#1. Выкарыстанне Miniconda і pip (рэкамендаваны метад)

Заўвага: выконвайце тыя ж каманды, што і Windows. Розніца толькі ў тым, як вы ўсталёўваеце/спампоўваеце Miniconda на Linux.

Вось як усталяваць Miniconda на Linux з дапамогай тэрмінала:

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

Перазапусціце тэрмінал вашага дыстрыбутыва Linux, каб знайсці нешта накшталт гэтага:

Вы заўважыце (база) перад зменнымі падказкі тэрмінала. Гэта азначае, што conda ў цяперашні час актыўны і ўсталяваны.

Не дэактывуйце яго, пакуль не скончыце ўстаноўку TensorFlow.

Вы можаце перайсці да апісаных вышэй крокаў для Windows і ўсталяваць яе. Або ўстаўце наступнае, каб усталяваць 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'))"

У Linux у вас могуць узнікнуць праблемы з драйверам GPU. Для гэтага вы павінны праглядзець дакументацыю NVIDIA, каб даведацца больш.

#2. Зборка з зыходнага кода

Як і ў Windows, стварэнне з зыходнага кода ў Linux складанае і прызначана выключна для прасунутых карыстальнікаў.

Вам (пры ўмове, што вы пачатковец) не варта выбіраць гэты метад, калі вы не маеце на ўвазе нешта канкрэтнае. Лепшы спосаб даведацца больш пра гэта – звярнуцца да дакументацыі.

Як усталяваць TensorFlow з дапамогай Docker? (Windows і Linux)

Незалежна ад платформы, Docker дазваляе ўсталёўваць выявы TensorFlow без збояў.

Пераканайцеся, што ў вашай сістэме ўсталяваны Docker, або вы можаце прытрымлівацца нашага кіраўніцтва па ўсталёўцы Docker, каб атрымаць дапамогу.

Пасля завяршэння наладкі вам трэба ўвесці наступную каманду з Docker:

docker pull tensorflow/tensorflow  

Каб запусціць кантэйнер з неабходнымі канфігурацыямі для вашай працы, вам патрэбны вопыт работы з кантэйнерамі Docker.

Для канкрэтнай падтрымкі GPU або загрузкі іншай версіі TensorFlow звярніцеся да варыянтаў, даступных у афіцыйнай дакументацыі.

Вось як выглядае каманда, калі вы хочаце запусціць яе з дапамогай Docker:

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

Заключэнне

Усталяванне TensorFlow – аднаразовая рэч, і з нашым кіраўніцтвам гэта павінна быць беспраблемным працэсам для большасці.

Калі ў вас ужо былі папярэднія канфігурацыі або ўстаноўкі са старымі версіямі Python або са старым менеджарам пакетаў Conda. Не забудзьцеся прымяніць апошнія абнаўленні, каб бесперашкодна ўсталяваць TensorFlow.

Вы таксама можаце вывучыць лепшыя платформы AI для стварэння прыкладанняў AI і ML.