În acest tutorial, vom explica cum se instalează TensorFlow Anaconda Windows. Veți învăța cum să utilizați TensorFlow în Jupyter Notebook. Jupyter este un vizualizator de notebook-uri.
Versiunile TensorFlow
TensorFlow acceptă calcule pe mai multe procesoare și GPU-uri. Înseamnă că calculele pot fi distribuite pe dispozitive pentru a îmbunătăți viteza antrenamentului. Cu paralelizarea, nu trebuie să așteptați săptămâni pentru a obține rezultatele algoritmilor de antrenament.
Pentru utilizatorul Windows, TensorFlow oferă două versiuni:
- TensorFlow numai cu suport pentru CPU : dacă aparatul dvs. nu rulează pe GPU NVIDIA, puteți instala doar această versiune
- TensorFlow cu suport pentru GPU : Pentru un calcul mai rapid, puteți descărca versiunea acceptată de TensorFlow GPU. Această versiune are sens numai dacă aveți nevoie de o capacitate de calcul puternică.
În timpul acestui tutorial, versiunea de bază a TensorFlow este suficientă.
Notă: TensorFlow nu oferă suport pentru GPU pe MacOS.
Iată cum să procedați
Utilizator MacOS:
- Instalați Anaconda
- Creați un fișier .yml pentru a instala Tensorflow și dependențe
- Lansați Jupyter Notebook
Pentru Windows
- Instalați Anaconda
- Creați un fișier .yml pentru a instala dependențe
- Folosiți pip pentru a adăuga TensorFlow
- Lansați Jupyter Notebook
Pentru a rula Tensorflow cu Jupyter, trebuie să creați un mediu în cadrul Anaconda. Înseamnă că veți instala Ipython, Jupyter și TensorFlow într-un folder adecvat din interiorul mașinii noastre. În plus, veți adăuga o bibliotecă esențială pentru știința datelor: „Panda”. Biblioteca Pandas ajută la manipularea unui cadru de date.
Instalați Anaconda
Descărcați versiunea Anaconda 4.3.1 (pentru Python 3.6) pentru sistemul adecvat.
Anaconda vă va ajuta să gestionați toate bibliotecile necesare fie pentru Python, fie pentru R. Consultați acest tutorial pentru a instala Anaconda
Creați fișierul .yml pentru a instala Tensorflow și dependențe
Include
- Localizați calea Anacondei
- Setați directorul de lucru la Anaconda
- Creați fișierul yml (Pentru utilizatorul MacOS, TensorFlow este instalat aici)
- Editați fișierul yml
- Compilați fișierul yml
- Activați Anaconda
- Instalați TensorFlow (numai utilizator Windows)
Pasul 1) Localizați Anaconda,
Primul pas pe care trebuie să-l faceți este să localizați calea Anacondei.
Veți crea un nou mediu conda care include bibliotecile necesare pe care le veți folosi în timpul tutorialelor despre TensorFlow.
Windows
Dacă sunteți utilizator Windows, puteți utiliza Anaconda Prompt și tastați:
C:\>where anaconda
Suntem interesați să cunoaștem numele folderului în care este instalat Anaconda, deoarece dorim să creăm noul nostru mediu în această cale. De exemplu, în imaginea de mai sus, Anaconda este instalat în folderul Admin. Pentru dvs., poate fi la fel, adică Admin sau numele utilizatorului.
În următorul, vom seta directorul de lucru de la c: \ la Anaconda3.
MacOS
pentru utilizatorul MacOS, puteți utiliza terminalul și tastați:
which anaconda
Va trebui să creați un folder nou în interiorul Anaconda care va conține Ipython , Jupyter și TensorFlow . O modalitate rapidă de a instala biblioteci și software este de a scrie un fișier yml.
Pasul 2) Setați directorul de lucru
Trebuie să specificați directorul de lucru în care doriți să creați fișierul yml.
Așa cum am spus mai înainte, va fi amplasat în interiorul Anaconda.
Pentru utilizatorul MacOS:
Terminalul setează directorul de lucru implicit la Users / USERNAME . După cum puteți vedea în figura de mai jos, calea anaconda3 și directorul de lucru sunt identice. În MacOS, cel mai recent folder este afișat înainte de $. Terminalul va instala toate bibliotecile din acest director de lucru.
Dacă calea din editorul de text nu se potrivește cu directorul de lucru, o puteți schimba scriind cd PATH în Terminal. PATH este calea pe care ați lipit-o în editorul de text. Nu uitați să înfășurați CALEA cu „CALEA”. Această acțiune va schimba directorul de lucru în PATH.
Deschideți terminalul și tastați:
cd anaconda3
Pentru utilizatorul Windows (asigurați-vă de folderul dinaintea Anaconda3):
cd C:\Users\Admin\Anaconda3
sau calea „unde îți dă comanda anaconda”
Pasul 3) Creați fișierul yml
Puteți crea fișierul yml în noul director de lucru.
Fișierul va instala dependențele de care aveți nevoie pentru a rula TensorFlow. Copiați și lipiți acest cod în terminal.
Pentru utilizatorul MacOS:
touch hello-tf.yml
Un nou fișier numit hello-tf.yml ar trebui să apară în interiorul anaconda3
Pentru utilizatorul Windows:
echo.>hello-tf.yml
Ar trebui să apară un nou fișier numit hello-tf.yml
Pasul 4) Editați fișierul yml
Sunteți gata să editați fișierul yml.
Pentru utilizatorul MacOS:
Puteți lipi următorul cod în terminal pentru a edita fișierul. Utilizatorul MacOS poate folosi vim pentru a edita fișierul yml.
vi hello-tf.yml
Până în prezent, terminalul dvs. arată astfel
Intri într-un mod de editare . În acest mod, după ce apăsați esc, puteți:
- Apăsați i pentru a edita
- Apăsați pe w pentru a salva
- Apăsați q! a renunța
Scrieți următorul cod în modul de editare și apăsați esc urmat de: w
Notă: Fișierul este minuscule și intenționat. Sunt necesare 2 spații după fiecare intenție.
Pentru MacOS
name: hello-tfdependencies:- python=3.6- jupyter- ipython- pandas- pip:- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whlExplicarea codului
- nume: hello-tf: Numele fișierului yml
- dependențe:
- python = 3.6
- jupiter
- ipiton
- pandas: Instalați Python versiunea 3.6, Jupyter, Ipython și biblioteci pandas
- pip: Instalați o bibliotecă Python
- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: Instalați TensorFlow din Google apis.
Apăsați esc urmat de: q! până la modul de editare.
Pentru utilizatorul Windows:
Windows nu are program vim, deci Notepad este suficient pentru a finaliza acest pas.
notepad hello-tf.yml
Introduceți următorul în fișier
name: hello-tfdependencies:- python=3.6- jupyter- ipython- pandas
Explicarea codului
- nume: hello-tf: Numele fișierului yml
- dependențe:
- python = 3.6
- jupiter
- ipiton
- pandas: Instalați Python versiunea 3.6, Jupyter, Ipython și biblioteci pandas
Se va deschide blocnotesul, puteți edita fișierul de aici.
Notă: utilizatorii Windows vor instala TensorFlow în pasul următor. În acest pas, pregătiți doar mediul conda
Pasul 5) Compilați fișierul yml
Puteți compila fișierul .yml cu următorul cod:
conda env create -f hello-tf.yml
Notă: Pentru utilizatorii de Windows, noul mediu este creat în directorul curent al utilizatorilor.
Este nevoie de timp. Va dura aproximativ 1,1 GB spațiu pe hard disk.
În Windows
Pasul 6) Activați mediul conda
Aproape am terminat. Aveți acum 2 medii conda.
Ați creat un mediu conda izolat cu bibliotecile pe care le veți folosi în timpul tutorialelor. Aceasta este o practică recomandată, deoarece fiecare proiect de învățare automată necesită biblioteci diferite. Când proiectul s-a terminat, puteți elimina sau nu acest mediu.
conda env list
Asterixul îl indică pe cel implicit. Trebuie să treceți la hello-tf pentru a activa mediul
Pentru utilizatorul MacOS:
source activate hello-tf
Pentru utilizatorul Windows:
activate hello-tf
Puteți verifica dacă toate dependențele sunt în același mediu. Acest lucru este important, deoarece permite Python să folosească Jupyter și TensorFlow din același mediu. Dacă nu le vedeți pe cele trei situate în același folder, trebuie să începeți din nou.
Pentru utilizatorul MacOS:
which pythonwhich jupyterwhich ipython
Opțional: puteți verifica actualizarea.
pip install --upgrade tensorflow
Pasul 7) Instalați utilizatorul TensorFlow pentru Windows
Pentru utilizatorul Windows:
where pythonwhere jupyterwhere ipython
După cum puteți vedea, aveți acum două medii Python. Cel principal și nou creat pe ie hello-tf. Mediul conda principal nu are instalat tensorFlow doar hello-tf. Din imagine, python, jupyter și ipython sunt instalate în același mediu. Înseamnă că puteți utiliza TensorFlow cu un notebook Jupyter.
Trebuie să instalați TensorFlow folosind comanda pip. Numai pentru utilizatorul Windows
pip install tensorflow
Lansați Jupyter Notebook
Această parte este aceeași pentru ambele sisteme de operare. Acum, să învățăm cum să importăm TensorFlow în Jupyter Notebook.
Puteți deschide TensorFlow cu Jupyter.
Notă: De fiecare dată când doriți să deschideți TensorFlow, trebuie să inițializați mediul
Veți proceda după cum urmează:
- Activați mediul conda hello-tf
- Deschide Jupyter
- Importați fluxul tensorului
- Ștergeți blocnotesul
- Închide Jupyter
Pasul 1) Activați conda
Pentru utilizatorul MacOS:
source activate hello-tf
Pentru utilizatorul Windows:
conda activate hello-tf
Pasul 2) Deschideți Jupyter
După aceea, puteți deschide Jupyter de la terminal
jupyter notebook
Browserul dvs. ar trebui să se deschidă automat, altfel copiați și lipiți adresa URL furnizată de terminal. Începe de la http: // localhost: 8888
În blocnotesul TensorFlow Jupyter, puteți vedea toate fișierele din directorul de lucru. Pentru a crea un notebook nou, trebuie doar să faceți clic pe nou și pe Python 3
Notă: Noul notebook este salvat automat în directorul de lucru.
Pasul 3) Import Tensorflow
În interiorul notebook-ului, puteți importa TensorFlow în Jupyter Notebook cu aliasul tf. Faceți clic pentru a rula. O nouă celulă este creată mai jos.
import tensorflow as tf
Să scriem primul cod cu TensorFlow.
hello = tf.constant('Hello, Guru99!')hello
Se creează un nou tensor. Felicitări. Instalați cu succes TensorFlow cu Jupyter pe mașină.
Pasul 4) Ștergeți fișierul
Puteți șterge fișierul numit Untitled.ipynb din Jupyer.
Pasul 5) Închideți Jupyter
Există două moduri de a închide Jupyter. Prima cale este direct din caiet. A doua modalitate este folosind terminalul (sau Anaconda Prompt)
De la Jupyter
În panoul principal al Jupyter Notebook, pur și simplu faceți clic pe Deconectare
Sunteți redirecționat către pagina de deconectare.
De la terminal
Selectați terminalul sau promptul Anaconda și rulați de două ori ctr + c.
Prima dată când faceți ctr + c, vi se cere să confirmați că doriți să închideți notebook-ul. Repetați ctr + c pentru a confirma
Te-ai deconectat cu succes.
Jupyter cu mediul conda principal
Dacă doriți să lansați TensorFlow cu jupyter pentru utilizare viitoare, trebuie să deschideți o nouă sesiune cu
source activate hello-tf
Dacă nu, Jupyter nu va găsi TensorFlow
