Come installare e utilizzare TensorFlow su CentOS 7

Introduzione

Flusso tensore è la piattaforma open source di Google per l'apprendimento automatico progettata per semplificare il processo di implementazione dei modelli di apprendimento automatico.

Ricercatori, data scientist e sviluppatori utilizzano questa libreria end-to-end per il calcolo numerico. TensorFlow funziona su più CPU, GPU e sistemi operativi mobili.

In questo tutorial, scopri come installare TensorFlow su CentOS 7.

Prerequisiti

• Un sistema CentOS Linux
• Accesso a una riga di comando/finestra del terminale (Ctrl +Alt +F2 )
• Un account utente con sudo privilegi
• Accesso all'utente root
• Pip 19.0 o successivo

Fase 1:abilita e aggiorna il repository EPEL

Per scaricare i pacchetti e le dipendenze richiesti, devi prima installare e aggiornare il repository EPEL. Utilizzare i seguenti due comandi:

sudo yum -y install epel-release

yum -y update

Fase 2:installa i pacchetti richiesti

Sebbene TensorFlow supporti più linguaggi, Python è quello che fornisce il maggior numero di funzionalità.

Se non hai Python installato su CentOS, esegui il comando seguente per installare pip (un sistema di gestione dei pacchetti per Python) e il linguaggio stesso:

sudo yum -y install gcc gcc-c++ python-pip python-devel atlas atlas-devel gcc-gfortran openssl-devel libffi-devel

L'output mostra che il sistema ha scaricato le dipendenze.

Fase 3:crea un ambiente virtuale

Quindi, crea una variabile di ambiente che punti all'URL di download per TensorFlow. In questo modo si isola l'installazione del pacchetto dal sistema CentOS.

Utilizzando il pip comandare, installare e aggiornare un software di ambiente virtuale. Ti consigliamo di utilizzare Virtualenv , uno strumento progettato specificamente per creare ambienti Python isolati.

Utilizzare il comando seguente per installare e aggiornare Virtualenv su CentOS:

pip install --upgrade virtualenv

Avviso: Il passaggio successivo richiede l'accesso all'ambiente root e alla home directory. Passaggio alla radice è richiesta la conchiglia. Esegui il seguente comando per passare ad esso:sudo su - . Digita la password per l'utente root e premi Invio.

Crea un nuovo ambiente digitando:

virtualenv --system-site-packages  ~/venvs/tensorflow

Infine, attiva l'ambiente:

source ~/venvs/tensorflow/bin/activate

L'attivazione dell'ambiente modifica il prompt della riga di comando, aggiungendo la directory bin dell'ambiente virtuale come prefisso. Ciò significa che ora stai lavorando all'interno dell'ambiente virtuale.

Fase 4:installa TensorFlow

Dopo aver configurato e attivato l'ambiente virtuale, puoi finalmente passare all'installazione della libreria TensorFlow. Sono disponibili due pacchetti software, TensorFlow per CPU e TensorFlow per GPU .

Installa TensorFlow per CPU

Il pacchetto software predefinito supporta carichi di lavoro di apprendimento automatico basati su CPU. Per installare l'ultima versione stabile di TensorFlow per CPU (consigliato per principianti) e dipendenze, digitare:

pip install --upgrade tensorflow

Installa TensorFlow per GPU

TensorFlow per GPU supporta carichi di lavoro di machine learning basati su GPU. Per installare l'ultima versione stabile di TensorFlow per GPU (consigliato per i principianti), eseguire il seguente comando:

pip install --upgrade tensorflow-gpu

Nota, TensorFlow con supporto GPU richiede hardware e software aggiuntivi. Per ulteriori informazioni, fare riferimento alla documentazione di TensorFlow sul supporto GPU.

Installa versioni precedenti di TensorFlow

Per installare TensorFlow per CPU versione 1.14 o precedente esegui il comando nel seguente formato:

pip install tensorflow==package_version

Ad esempio, per installare TensorFlow per CPU versione 1.14, digitare:

pip install tensorflow==1.14

Per installare TensorFlow per GPU versione 1.14 , digita il comando nel seguente formato:

pip install tensorflow-gpu==1.14

TensorFlow 1.15 supporta sia i carichi di lavoro della CPU che della GPU in un unico pacchetto. Per installare la versione 1.15, eseguire il comando seguente:

pip install tensorflow-gpu==1.15rc2

Fase 5:verifica dell'installazione di TensorFlow

Verifica l'installazione di TensorFlow con il seguente comando:

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"