Come installare TensorFlow su CentOS 8

TensorFlow è una piattaforma open source per l'apprendimento automatico creata da Google. Può essere eseguito su CPU o GPU su dispositivi diversi ed è utilizzato da numerose organizzazioni, tra cui Twitter, PayPal, Intel, Lenovo e Airbus.

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

Questo tutorial spiega come installare TensorFlow su CentOS 8.

TensorFlow supporta sia Python 2 che 3. Useremo Python 3 e installeremo TensorFlow all'interno di un ambiente virtuale. 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 CentOS #

A differenza di altre distribuzioni Linux, Python non è installato per impostazione predefinita su CentOS 8. Per installare Python 3 su CentOS 8, esegui il seguente comando come utente root o sudo nel tuo terminale:

sudo dnf install python3

Il comando sopra installerà Python 3.6 e pip. Per eseguire Python 3, devi digitare python3 in modo esplicito e per eseguire pip digitare pip3 .

A partire da Python 3.6, il modo consigliato per creare un ambiente virtuale è usare il venv modulo.

Passa alla directory in cui desideri archiviare il tuo progetto TensorFlow. Può essere la tua home directory o qualsiasi altra directory in cui l'utente ha i permessi di lettura e scrittura.

Crea una nuova directory per il progetto TensorFlow e passaci dentro:

mkdir tensorflow_project cd tensorflow_project

All'interno della directory, eseguire il comando seguente per creare l'ambiente virtuale:

python3 -m venv venv

Il comando sopra crea una directory denominata venv , contenente una copia del binario Python, 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, attivalo digitando:

source venv/bin/activate

Una volta attivata, la directory bin dell'ambiente virtuale verrà aggiunta all'inizio del $PATH variabile. Inoltre, il prompt della tua shell cambierà e mostrerà il nome dell'ambiente virtuale che stai attualmente utilizzando. In questo caso, 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

Ora che l'ambiente virtuale è stato creato e attivato, installa la libreria TensorFlow utilizzando il seguente comando:

pip install --upgrade tensorflow

Se hai una GPU NVIDIA dedicata e vuoi sfruttare la sua potenza di elaborazione, invece di tensorflow , installa tensorflow-gpu pacchetto, che include il supporto GPU.

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

Per verificare l'installazione, eseguire il comando seguente, 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 2.1.0:

2.1.0

La tua versione di TensorFlow potrebbe differire dalla versione mostrata qui.

Se non conosci TensorFlow, visita la pagina Introduzione a 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.

Una volta terminato il tuo lavoro, disattiva l'ambiente digitando deactivate e tornerai alla tua shell normale.

deactivate

Questo è tutto! Hai installato correttamente TensorFlow e puoi iniziare a usarlo.