Как установить TensorFlow в Ubuntu 18.04

TensorFlow — это бесплатная платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения, созданная Google. Он используется рядом организаций, включая Twitter, PayPal, Intel, Lenovo и Airbus.

TensorFlow можно установить в масштабе всей системы, в виртуальной среде Python, как контейнер Docker или с Anaconda . В учебных целях лучше всего установить TensorFlow в виртуальной среде Python. Таким образом, вы можете 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.

В этом руководстве описывается, как установить TensorFlow в Ubuntu 18.04.

Установка TensorFlow в Ubuntu 18.04

В следующих разделах представлены пошаговые инструкции по установке TensorFlow в виртуальной среде Python на Ubuntu 18.04.

1. Установка Python 3 и venv

Ubuntu 18.04 по умолчанию поставляется с Python 3.6. Вы можете убедиться, что Python 3 установлен в вашей системе, набрав:

python3 -V

Результат должен выглядеть так:

Python 3.6.6
Если вы хотите использовать Python 3.8, ознакомьтесь с этим руководством .

Начиная с Python 3.6, рекомендуемый способ создания виртуальной среды — использовать модуль venv . Чтобы установить пакет python3-venv , который предоставляет модуль venv выполните следующую команду:

sudo apt install python3-venv

После установки модуля мы готовы создать виртуальную среду для нашего проекта TensorFlow.

2. Создание виртуальной среды

Начните с перехода в каталог, в котором вы хотите хранить 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 перейдите в него:

mkdir my_tensorflowcd my_tensorflow

Оказавшись внутри каталога, выполните следующую команду, чтобы создать виртуальную среду:

python3 -m venv venv

Приведенная 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 эту виртуальную среду, вам необходимо активировать ее, запустив сценарий activate :

source venv/bin/activate

После активации, каталог бен виртуальной среды будет добавлено в начале $PATH переменной . Также изменится приглашение вашей оболочки, и в нем будет отображаться имя виртуальной среды, которую вы в настоящее время используете. В данном случае это venv .

Для установки TensorFlow требуется версия pip 19 или выше. Выполните следующую команду, чтобы обновить pip до последней версии:

pip install --upgrade pip

3. Установка TensorFlow

Теперь, когда виртуальная среда активирована, пришло время установить пакет TensorFlow.

pip install --upgrade tensorflow

Если у вас есть выделенный графический процессор NVIDIA и вы хотите воспользоваться его вычислительной мощностью, вместо tensorflow установите пакет tensorflow-gpu , который включает поддержку графического процессора.

В виртуальной среде вы можете использовать команду pip вместо pip3 и python вместо python3 .

Чтобы проверить установку, используйте следующую команду, 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

Ваша версия TensorFlow может отличаться от версии, показанной здесь.

Если вы новичок в TensorFlow, посетите страницу « Начало работы с 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, деактивируйте среду, набрав deactivate и вы вернетесь в свою обычную оболочку.

deactivate

Выводы

В этом руководстве мы показали вам, как установить TensorFlow в Ubuntu 18.04.

Если вы столкнулись с проблемой или хотите оставить отзыв, оставьте комментарий ниже.

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.