TensorFlow — это платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения, созданная Google. Он может работать на CPU или GPU на разных устройствах.
TensorFlow можно установить в масштабе всей системы, в виртуальной среде Python, как контейнер Docker или с Anaconda.
В этом руководстве мы объясним, как установить TensorFlow в виртуальной среде Python на Debian 10.
Виртуальная среда позволяет вам иметь несколько разных изолированных сред Python на одном компьютере и устанавливать определенную версию модуля для каждого проекта, не беспокоясь о том, что это повлияет на другие ваши проекты.
Содержание
Установка TensorFlow на Debian 10
В следующих разделах приведены пошаговые инструкции по установке TensorFlow в виртуальной среде Python на Debian 10.
1. Установка Python 3 и venv
Debian 10, Buster поставляется с Python 3.7.
Чтобы убедиться, что Python 3 установлен в вашей системе, введите:
python3 --versionРезультат должен выглядеть так:
Python 3.7.3
Рекомендуемый способ создания виртуальной среды — использование модуля venv , который предоставляется python3-venv .
Если пакет python3-venv не установлен в вашей системе, установите его, введя:
sudo apt updatesudo apt install python3-venv
2. Создание виртуальной среды
Перейдите в каталог, в котором вы храните виртуальные среды Python 3. Это может быть ваш домашний каталог или любой другой каталог, в котором ваш пользователь имеет права на чтение и запись.
Создайте новый каталог для проекта TensorFlow и переключитесь в него:
mkdir my_tensorflowcd my_tensorflow
Изнутри каталога введите следующую команду, чтобы создать виртуальную среду:
python3 -m venv venvПриведенная выше команда создает каталог с именем venv , который содержит копию двоичного venv Python, диспетчер пакетов Pip , стандартную библиотеку Python и другие вспомогательные файлы.
Вы можете использовать любое имя для виртуальной среды.
Чтобы начать использовать виртуальную среду, вам необходимо активировать ее, запустив сценарий activate :
source venv/bin/activateПосле активации каталог bin виртуальной среды будет добавлен в начало системной $PATH . Кроме того, приглашение оболочки изменится, и в нем будет отображаться имя виртуальной среды, в которой вы находитесь. В этом примере это (venv) .
Для установки TensorFlow требуется версия pip 19 или выше. Выполните следующую команду, чтобы обновить pip до последней версии:
pip install --upgrade pip3. Установка TensorFlow
Теперь, когда мы создали виртуальную среду, следующим шагом будет установка пакета TensorFlow.
Есть несколько пакетов TensorFlow, которые можно установить из PyPI. Пакет tensorflow поддерживает только процессоры и рекомендуется для начинающих пользователей.
Если у вас есть выделенный графический процессор NVIDIA с вычислительной способностью CUDA 3.5 или выше и вы хотите воспользоваться его вычислительной мощностью, вместо tensorflow установите пакет tensorflow-gpu , который включает поддержку графического процессора.
Введите команду ниже, чтобы установить TensorFlow:
pip install --upgrade tensorflowpip вместо pip3 и python вместо python3 .После завершения установки проверьте ее с помощью следующей команды, которая распечатает версию TensorFlow:
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'На момент написания этой статьи последней стабильной версией TensorFlow была 2.0.0 :
2.0.0
Версия, напечатанная на вашем терминале, может отличаться от версии, показанной выше.
Вот и все. TensorFlow установлен в вашей системе Debian.
Если вы новичок в TensorFlow, посетите страницу руководств по TensorFlow и узнайте, как создать свое первое приложение машинного обучения . Вы также можете клонировать репозитории TensorFlow Models или TensorFlow- examples из Github, а также изучить и протестировать примеры TensorFlow.
Когда вы закончите свою работу, введите deactivate чтобы деактивировать среду и вернуться в обычную оболочку.
deactivateВыводы
Мы показали вам, как установить TensorFlow с помощью pip внутри виртуальной среды Python на Debian 10.
Если вы столкнулись с проблемой или хотите оставить отзыв, оставьте комментарий ниже.
