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.
В следующих разделах приведены пошаговые инструкции по установке TensorFlow в виртуальной среде Python на Debian 10.
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
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
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
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.