Главная » Языки программирования

Установка тензорфлоу на питон

На чтение 9 мин
Содержание
  1. Как установить Tensorflow: инструкция
  2. Установка TensorFlow в разных окружениях
  3. Как установить TensorFlow в Python
  4. Как установить TensorFlow в Windows
  5. Как установить TensorFlow в Anaconda
  6. Как установить TensorFlow в PyCharm
  7. Установка тензорфлоу на питон
  8. Установите ТензорФлоу 2
  9. Скачать пакет
  10. Запустите контейнер TensorFlow
  11. Google Colab: простой способ изучить и использовать TensorFlow
  12. TensorFlow для начинающих. Часть 1: общие сведения, установка библиотеки
  13. TensorFlow: современная библиотека машинного обучения
  14. О названии TensorFlow
  15. Установка TensorFlow

Как установить Tensorflow: инструкция

Если вы всерьез задумали заняться машинным обучением, верным помощником вам станет TensorFlow. Эта библиотека, разработанная командой Google, содержит всё необходимое для тренировки нейросетей. Но сначала нужно ее установить, а методы установки TensorFlow достаточно серьезно различаются в зависимости от того окружения, которое вы используете.

Установка TensorFlow в разных окружениях

Из общих рекомендаций выделим адрес каталога, в который мы будем устанавливать библиотеку. Путь к ней не должен содержать пробелов, кириллических и специальных символов: желательно использовать только латиницу и цифры, в крайнем случае — подчеркивания. Это позволит избежать ошибок и вылетов при загрузке.

Как установить TensorFlow в Python

Установка TensorFlow в Python может быть как предельно простой, так и немного замысловатой. Простой вариант подойдет тем, кто поставил Python только ради TensorFlow. Этим пользователям достаточно набрать в IDLE (так в Python называется IDE) следующую команду менеджера пакетов pip , который есть во всех новых версиях Python, начиная с 3.4:

Для удаления любого пакета просто замените install на uninstall .

Но такой способ установки не подойдет тем, кто уже использует Python для других целей, поскольку будут подгружены зависимости TensorFlow, в результате чего нужные вам версии определенных пакетов могут измениться. Чтобы этого избежать, сначала ставим следующий пакет:

Теперь давайте создадим виртуальное окружение (директория приведена просто для примера, замените ее на желаемую):

virtualenv ~/mymlproject/tensorflow

Теперь активируем нашу виртуальную среду:

source ~/mymlproject/tensorflow/bin/activate

Об успешности активации будет свидетельствовать измененная запись виртуальной среды в командной строке, она будет указана в скобках: (tensorflow) .

Мы почти у цели — осталось установить собственно TensorFlow, что делает следующая простая команда:

(tensorflow) pip install tensorflow

Вот и всё, теперь можно начать работу над оптимизацией нейросети, а когда закончите, можно выйти из виртуальной среды, набрав:

Как установить TensorFlow в Windows

Установка TensorFlow в Windows также не представляет особых трудностей. Вы даже можете выбрать, какую версию установить: CPU или GPU. CPU означает, что вычисления будут обрабатываться за счет мощности центрального процессора, а в GPU к вычислениям будет подключаться графический (но пока только NVidia).

pip install tensorflow-gpu

При этом учтите, что для большинства задач машинного обучения вполне достаточно CPU-версии, а GPU используется в качестве помощника для тренировки моделей глубокого обучения (многослойные нейросети со сложной структурой).

Читайте также:  Css background gradient and border radius

Как установить TensorFlow в Anaconda

Установка TensorFlow в Anaconda — процесс несколько более сложный. Будем предполагать, что сама Anaconda у вас уже установлена. Сначала наберите в поиске (меню «Пуск») Anaconda prompt и запустите найденный файл или зайдите в Anaconda Navigator и выберите там CMD.exe Prompt . В открывшемся окне введите следующее (путь у вас будет, разумеется, свой):

(base) C:\conda create -n tensorflow

На предложение системы загрузить и установить все пакеты (их может быть много, и это нормально) ответьте нажатием Y . Далее активируем виртуальную среду, введя в консоли:

conda activate tensorflow

О том, что всё сделано правильно, будет свидетельствовать замена в названии окружения с (base) на (tensorflow) . Приступаем к установке:

Далее снова жмем Y и ожидаем, когда загрузится сама библиотека и все зависимости. Вот и всё, можно приступать к работе.

Как установить TensorFlow в PyCharm

Здесь это делается без какого-либо кода, а через меню создания виртуальной среды. В меню PyCharm в пункте New environment using выберите Virtualenv , а ниже укажите путь, по которому будет доступно это окружение.

Далее в меню слева жмем на пункт Project Interpreter , находим там TensorFlow (можно через встроенный поиск), кликаем внизу на Install Package и ждем окончания установки.

Проверить корректность установки можно, вернувшись в предыдущее меню Project Interpreter : в списке должна быть как сама TensorFlow, так и все ее зависимости.

Источник

Установка тензорфлоу на питон

Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.

Установите ТензорФлоу 2

TensorFlow протестирован и поддерживается в следующих 64-битных системах:

  • Питон 3.8–3.11
  • Ubuntu 16.04 или новее
  • Windows 7 или более поздняя версия (с распространяемым пакетом C++ )
  • macOS 10.12.6 (Sierra) или новее (без поддержки графического процессора)
  • WSL2 через Windows 10 19044 или выше, включая графические процессоры (экспериментальная версия)
# Requires the latest pip pip install --upgrade pip 
# Current stable release for CPU and GPU pip install tensorflow 
# Or try the preview build (unstable) pip install tf-nightly

Скачать пакет

Установите TensorFlow с помощью менеджера пакетов Python pip .

Официальные пакеты доступны для Ubuntu, Windows и macOS.

Прочтите руководство по установке pip

Запустите контейнер TensorFlow

Образы TensorFlow Docker уже настроены для запуска TensorFlow. Контейнер Docker работает в виртуальной среде и является самым простым способом настроить поддержку графического процессора.

docker pull tensorflow/tensorflow:latest # Download latest stable image 
docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-jupyter # Start Jupyter server

Google Colab: простой способ изучить и использовать TensorFlow

Установка не требуется — запускайте учебные пособия по TensorFlow прямо в браузере с помощью Colaboratory , исследовательского проекта Google, созданного для распространения образования и исследований в области машинного обучения. Это среда ноутбука Jupyter, которая не требует настройки для использования и полностью работает в облаке. Прочитайте сообщение в блоге .

Источник

TensorFlow для начинающих. Часть 1: общие сведения, установка библиотеки

TensorFlow — это опенсорсная библиотека, созданная Google, которая используется при разработке систем, использующих технологии машинного обучения. Эта библиотека включает в себя реализацию множества мощных алгоритмов, рассчитанных на решение распространённых задач машинного обучения, среди которых можно отметить распознавание образов и принятие решений.

image

Этот материал посвящён основам TensorFlow и рассчитан на читателей, которые ничего не знают о данной библиотеке.

TensorFlow: современная библиотека машинного обучения

Проект TensorFlow был переведён Google в разряд опенсорсных в 2015 году. Его предшественником был проект DistBelief, годы опыта, накопленные в ходе работы с которым, отразились на TensorFlow.

Разработчики библиотеки TensorFlow стремились к тому, чтобы она была бы гибкой, эффективной, расширяемой, переносимой. В результате ей можно пользоваться в самых разных вычислительных средах — от тех, которые формируются мобильными устройствами, до сред, представленных огромными кластерами. Библиотека позволяет быстро готовить к реальной работе обученные модели, что устраняет необходимость в создании особых реализаций моделей для продакшн-целей.

Библиотека TensorFlow, с одной стороны, привлекает к себе внимание опенсорс-сообщества и открыта для инноваций, а с другой — пользуется поддержкой крупной корпорации. Это позволяет говорить о том, что у неё есть все шансы на стабильное развитие.

Эта библиотека, благодаря совместным усилиям всех тех, кто работает над ней, подходит для решения задач самых разных масштабов. От тех, которые возникают перед самостоятельным разработчиком, до тех, которые встают перед стартапами и даже перед крупными компаниями вроде Google. С того момента, как эта библиотека стала опенсорсной, с ноября 2015 года, она стала одной из интереснейших библиотек машинного обучения. Её всё чаще и чаще используют при проведении исследований, при разработке реальных приложений, при обучении.

TensorFlow постоянно улучшается, её постоянно снабжают чем-то новым, оптимизируют. Кроме того, растёт и сообщество, сформированное вокруг этой библиотеки.

О названии TensorFlow

Тензор (tensor) — это стандартный способ представления данных в системах глубокого обучения. Тензоры — это многомерные массивы, расширение двумерных таблиц (матриц) для представления данных, имеющих более высокие размерности. Проще говоря, тензор — это n-мерная матрица.

В целом, если вы привыкли к работе с матрицами, тензоры можно представлять себе так же, как вы представляете себе матрицы.

Начнём с установки TensorFlow.

Установка TensorFlow

Если вы начинаете работу с чистой установки Python (возможно, вы установили Python специально ради изучения TensorFlow), для установки TensorFlow достаточно воспользоваться pip :

Этот подход прост, но у него есть некоторые неприятные особенности. Они заключаются в том, что при установке TensorFlow, вместо уже установленных пакетов, будут установлены определённые версии пакетов-зависимостей этой библиотеки.

Если вы используете существующую установку Python и для других целей, этим методом пользоваться не рекомендуется. Один из способов установки TensorFlow с обходом вышеописанной особенности заключается в использовании виртуального окружения, которым управляет утилита virtualenv . Возможно, у вас уже эта утилита установлена, возможно — нет. Если она у вас не установлена, установить её можно так:

Здесь можно найти подробности о virtualenv .

Для того чтобы установить TensorFlow в виртуальном окружении, сначала нужно такое окружение создать. Мы собираемся разместить его в папке ~/envs , но вы можете выбрать и другую, более подходящую вам папку:

cd ~ mkdir envs virtualenv ~/envs/tensorflow

Выше мы создали виртуальное окружение tensorflow в папке ~/envs (оно представлено папкой ~/envs/tensorflow ). Для того чтобы активировать это окружение, воспользуемся следующей командой:

source ~/envs/tensorflow/bin/activate

После этого приглашение командной строки должно измениться, указывая на активированное виртуальное окружение:

Теперь можно установить TensorFlow в виртуальное окружение с использованием pip :

(tensorflow) pip install tensorflow

Такая установка не повлияет на другие пакеты, установленные на компьютере.

Для выхода из виртуального окружения можно воспользоваться такой командой:

После этого приглашение командной строки примет обычный вид.

До недавних пор TensorFlow было очень сложно использовать в среде Windows. Однако после выхода TensorFlow 0.12 особых проблем в этой сфере больше не наблюдается. А именно, для установки CPU-версии TensorFlow под Windows достаточно выполнить следующую команду:

А для установки GPU-версии — следующую:

pip install tensorflow-gpu

При установке такой версии TensorFlow предполагается, что у вас уже есть CUDA 8.

Теперь библиотека TensorFlow на вашем компьютере установлена, а значит, пришло время с ней поработать. Начнём, как это обычно бывает при изучении новых технологий, с «Hello World!».

Уважаемые читатели! Этот материал представляет собой перевод начала данной публикации, посвящённой основам TensorFlow. Как вы думаете, стоит ли переводить её дальше?

Источник

Оцените статью
© 2023 Программирование