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, в виде контейнера Docker или с помощью 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.
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 --version
Вывод должен выглядеть так:
Python 3.7.3
Рекомендуемый способ создания виртуальной среды – использование модуля venv, предоставляемого пакетом 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, где у вашего пользователя есть права на чтение и запись.
Создайте новый каталог для проекта TensorFlow и переключитесь на него:
mkdir my_tensorflowcd my_tensorflow
Внутри каталога введите следующую команду для создания виртуальной среды:
python3 -m venv venv
Приведенная выше команда создает каталог с именем venv, который содержит копию двоичного файла Python, менеджера пакетов Pip, стандартной библиотеки Python и других вспомогательных файлов.
Вы можете использовать любое имя для виртуальной среды.
Чтобы начать использовать виртуальную среду, вам нужно активировать ее, запустив скрипт activate:
source venv/bin/activate
После активации каталог bin виртуальной среды будет добавлен в начале системной переменной $PATH. Кроме того, изменится приглашение оболочки, и оно покажет имя виртуальной среды, в которой вы находитесь. В данном примере это так (venv).
Для установки TensorFlow требуется pip версии 19 или выше. Запустите следующую команду для обновления pip до последней версии:
pip install --upgrade pip
3. Установка TensorFlow
Теперь, когда мы создали виртуальную среду, следующим шагом является установка пакета TensorFlow.
Существует 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 мощностью CUDA 3.5 или выше и вы хотите воспользоваться преимуществами его вычислительной мощности, вместо tensorflow установки пакета tensorflow-gpu, который включает поддержку графического процессора.
Введите команду ниже, чтобы установить TensorFlow:
pip install --upgrade tensorflow
После завершения установки проверьте это с помощью следующей команды, которая выведет версию TensorFlow:
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
На момент написания этой статьи последняя стабильная версия TensorFlow 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 учебных пособий TensorFlow и узнайте, как создать свое первое ML-приложение. Вы также можете клонировать репозитории TensorFlow Models или TensorFlow-examples из Github, а также исследовать и тестировать примеры TensorFlow.
Когда вы закончите свою работу, запустите deactivate чтобы деактивировать среду и вернуться в вашу обычную оболочку.
deactivate
Вывод
Мы показали вам, как установить TensorFlow pip в виртуальной среде Python в Debian 10.
Если вы столкнулись с проблемой или у вас есть отзыв, оставьте комментарий ниже.