Come installare TensorFlow su Debian 10

TensorFlow è una piattaforma open source per l'apprendimento automatico creata da Google. Può funzionare su CPU o GPU su dispositivi diversi.

TensorFlow può essere installato a livello di sistema, in un ambiente virtuale Python, come Dockercontainer o con Anaconda.

In questo tutorial spiegheremo come installare TensorFlow in un ambiente virtuale Python su Debian 10.

Un ambiente virtuale ti consente di avere più ambienti Python isolati su un singolo computer e di installare una versione specifica di un modulo per ogni progetto, senza preoccuparti che influirà sugli altri tuoi progetti.

Installazione di TensorFlow su Debian 10 #

Le sezioni seguenti forniscono istruzioni passo passo su come installare TensorFlow in un ambiente virtuale Python su Debian 10.

1. Installazione di Python 3 e venv #

Debian 10, Buster viene fornito con Python 3.7.

Per verificare che Python 3 sia installato sul tuo sistema, digita:

python3 --version

L'output dovrebbe essere simile a questo:

Python 3.7.3

Il modo consigliato per creare un ambiente virtuale è utilizzare venv modulo, fornito da python3-venv pacchetto.

Se il python3-venv pacchetto non è installato sul tuo sistema, installalo inserendo:

sudo apt updatesudo apt install python3-venv

2. Creazione di un ambiente virtuale #

Passa alla directory in cui memorizzi i tuoi ambienti virtuali Python 3. Può essere la tua home directory o qualsiasi altra directory in cui il tuo utente ha i permessi di lettura e scrittura.

Crea una nuova directory per il progetto TensorFlow e passa ad essa:

mkdir my_tensorflowcd my_tensorflow

Dall'interno della directory, inserisci il seguente comando per creare l'ambiente virtuale:

python3 -m venv venv

Il comando sopra crea una directory denominata venv , che contiene una copia del binario Python, il gestore di pacchetti Pip, la libreria Python standard e altri file di supporto.

Puoi usare qualsiasi nome tu voglia per l'ambiente virtuale.

Per iniziare a utilizzare l'ambiente virtuale, dovrai attivarlo eseguendo activate sceneggiatura:

source venv/bin/activate

Una volta attivata, la directory bin dell'ambiente virtuale verrà aggiunta all'inizio del sistema $PATH variabile. Inoltre, il prompt della shell cambierà e mostrerà il nome dell'ambiente virtuale in cui ti trovi attualmente. In questo esempio, è (venv) .

L'installazione di TensorFlow richiede pip versione 19 o successiva. Esegui il comando seguente per aggiornare pip all'ultima versione:

pip install --upgrade pip

3. Installazione di TensorFlow #

Ora che abbiamo creato un ambiente virtuale, il passaggio successivo consiste nell'installare il pacchetto TensorFlow.

Esistono diversi pacchetti TensorFlow che possono essere installati da PyPI. Il tensorflow il pacchetto supporta solo CPU ed è consigliato agli utenti inesperti.

Se hai una GPU NVIDIA dedicata con capacità di calcolo CUDA 3.5 o superiore e desideri sfruttare la sua potenza di elaborazione, invece di tensorflow installa tensorflow-gpu pacchetto che include il supporto GPU.

Immettere il comando seguente per installare TensorFlow:

pip install --upgrade tensorflow

All'interno dell'ambiente virtuale, puoi usare pip invece di pip3 e python invece di python3 .

Una volta completata l'installazione, verificala con il seguente comando che stamperà la versione di TensorFlow:

python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'

Al momento della stesura di questo articolo, l'ultima versione stabile di TensorFlow è 2.0.0 :

2.0.0

La versione stampata sul tuo terminale potrebbe essere diversa dalla versione mostrata sopra.

Questo è tutto. TensorFlow è installato sul tuo sistema Debian.

Se non conosci TensorFlow, visita la pagina dei tutorial di TensorFlow e scopri come creare la tua prima applicazione ML. Puoi anche clonare i TensorFlow Model o TensorFlow-Examplesrepositories da Github ed esplorare e testare gli esempi TensorFlow.

Quando hai finito con il tuo lavoro, digita deactivate per disattivare l'ambiente e tornare alla normale shell.

deactivate