Telepítse a TensorFlow-t Python (pip) vagy Docker Container használatával
A TensorFlow a Google gépi tanulási platformja. Nyílt forráskódú, és rengeteg eszközt, könyvtárat és egyéb erőforrást tartalmaz, amelyeket a fejlesztői közösség, valamint a Google és más vállalatok fejlesztettek ki.
A TensorFlow elérhető az összes népszerű operációs rendszerhez, pl. Windows, Mac OS, GNU/Linux. Bármelyik Python Package Index oldalról letölthető és telepíthető a csipog eszköz, és virtuális python környezetben futtatható. A használat másik módja a Docker-tárolóként való telepítés.
Telepítse a TensorFlow-t a segítségével csipog
csipog a Python csomagok hivatalos csomagkezelő segédprogramja. A Python és a pip alapértelmezés szerint nincs telepítve a CentOS rendszeren.
Telepíteni a csomagok futtassa:
sudo dnf telepítése python3Amikor a telepítés a letöltés megerősítését kéri stb., írja be Y majd nyomja meg Belép gombot a beállítás folytatásához. A csomag python3 telepíteni fogja a Python 3-at és a Pip 3-at.
Javasoljuk, hogy a TensorFlow-t Python virtuális környezetben futtassa. A virtuális környezet lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy ugyanazon a számítógépen több Python-környezetet futtasson a szükséges csomagok különböző verzióival, egymástól elkülönítve. Ez annak biztosítására szolgál, hogy az egyik virtuális környezetben, egy csomag adott verziójával végzett fejlesztés ne legyen hatással egy másik környezetben történő fejlesztésre.
A Python virtuális környezet futtatásához a modult kell használnunk venv. Először is hozza létre és lépjen be a TensorFlow projektkönyvtárába.
mkdir dev/tf cd dev/tfVirtuális környezet létrehozásához ebben a könyvtárban futtassa:
python3 -m venv tf_venvEzzel létrehoz egy új könyvtárat tf_venv amely a Python virtuális környezet. Tartalmazza a minimálisan szükséges fájlokat, pl. Python futtatható fájl, Pip futtatható fájl és néhány más szükséges könyvtár.
A virtuális környezet elindításához, fuss:
forrás bin/acEzzel a prompt neve erre módosul tf_venv, azaz a virtuális környezet mappájának neve.
Most telepítjük a TensorFlow-t ebbe a virtuális környezetbe. A TensorFlow esetében a minimálisan szükséges csipog verzió a 19. A pip frissítéséhez a legújabb verzióra, fuss:
pip install -- upgrade pip
Mint fentebb látható, a pip 20.0.2-es verziója lett telepítve.
Telepítse a TensorFlow csomagot hasonló módon.
pip install -- upgrade tensorflowA csomag meglehetősen nagy méretű (~420 MB), és eltarthat egy ideig, amíg letöltődik és telepíthető, valamint a függőségek.
A telepítés után ellenőrizhetjük a TensorFlow telepítését egy kis kódrészlettel, hogy ellenőrizzük a TensorFlow verzióját.
python -c 'tensorflow importálása tf-ként; print(tf.__version__)'
A virtuális környezetből való kilépéshez futtassa:
deaktiválja
Telepítse a TensorFlow-t a Docker Container segítségével
A Docker mára jól bevált módszer a programok telepítésére és futtatására a Container nevű virtualizált környezetben. Ez hasonlít egy Python virtuális környezethez, amelyet az előző módszerben láttunk. A Docker azonban sokkal szélesebb körű, és a Docker-tárolók teljesen elszigeteltek, és saját konfigurációkkal, szoftvercsomagokkal és könyvtárakkal rendelkeznek. A konténerek csatornákon keresztül tudnak kommunikálni egymással.
Telepíthetjük és futtathatjuk a TensorFlow-t egy Docker-tárolón keresztül, és futtathatjuk virtualizált környezetben. A TensorFlow fejlesztői Docker Container képfájlt tartanak fenn, amelyet minden kiadásnál tesztelnek.
Először is telepítenünk kell a Dockert a CentOS rendszerünkre. Ehhez tekintse meg a CentOS hivatalos Docker telepítési útmutatóját.
Ezután a TensorFlow legújabb konténerképének letöltéséhez futtassa:
docker pull tensorflow/tensorflow
Jegyzet: Ha rendszere dedikált grafikus feldolgozó egységgel (GPU) rendelkezik, ehelyett letöltheti a legújabb tárolóképet GPU támogatással az alábbi parancs segítségével.
docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyterA rendszernek megfelelő illesztőprogramokkal kell rendelkeznie a GPU-hoz, hogy a GPU képességeit a TensorFlow tudja használni. A TensorFlow GPU-támogatásával kapcsolatos további információkért tekintse meg a Github-tároló dokumentációját.
A TensorFlow Docker-tárolóban való futtatásához futtassa:
docker run -it --rm tensorflow/tensorflow python -c "tensorflow importálása tf-ként; print(tf.__version__)"
Először próbáljuk meg lebontani, mit jelentenek a parancs egyes részei.
fuss a docker parancs egy tároló indításához. A zászlók -azt akkor adjuk meg, amikor egy interaktív shellt szeretnénk elindítani (pl. Bash, Python). --rm A Clean Up nevű jelzőt úgy kell megadni, hogy a Docker által a tároló futtatásához belsőleg létrehozott fájlrendszer és naplók megsemmisüljenek, amikor a tároló kilép. Ezt a jelzőt nem szabad használni, ha a jövőben naplókra lesz szükség hibakeresési célokra. De olyan kis előtérben, mint a miénk, használható.
A következő részben megadjuk a Docker-tárolóképünk nevét, azaz tensorflow/tensorflow. Ezt követi az a program/parancs/segédprogram, amelyet a tárolóban szeretnénk futtatni. Tesztünkhöz a tárolóban lévő Python értelmezőt hívjuk meg, és átadjuk neki a TensorFlow verzióját kinyomtató kódot.
Láthatjuk, hogy a Docker naplót nyomtat a tároló indításakor. A tároló elindulása után a Python kódunk lefut, és a TensorFlow verzió kinyomtatásra kerül (2.1.0).
A Python értelmezőt shellként is elindíthatjuk, így több sornyi TensorFlow kódot futtathatunk tovább.
Következtetés
Ebben a cikkben két módszert láttunk a TensorFlow telepítésére a CentOS rendszeren. Mindkét módszer a TensorFlow virtualizált környezetben való futtatására szolgál, ami a TensorFlow használata során javasolt megközelítés.
Ha kezdő vagy a TensorFlow-ban, elkezdheti a TensorFlow hivatalos oktatóanyagainak alapjaival.