TensorFlow è una piattaforma gratuita e open source per l'apprendimento automatico creata da Google. 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 Dockercontainer o con Anaconda. Per scopi di apprendimento, è meglio installare TensorFlow in un ambiente virtuale Python. In questo modo puoi avere più ambienti Python isolati diversi su un singolo computer e installare una versione specifica di un modulo per ogni progetto senza preoccuparti che influirà sugli altri tuoi progetti.
Questo tutorial descrive come installare TensorFlow su Ubuntu 18.04.
Installazione di TensorFlow su Ubuntu 18.04 #
Le sezioni seguenti forniscono istruzioni dettagliate su come installare TensorFlow in un ambiente virtuale Python su Ubuntu 18.04.
1. Installazione di Python 3 e venv #
Ubuntu 18.04 viene fornito con Python 3.6 per impostazione predefinita. Puoi verificare che Python 3 sia installato sul tuo sistema digitando:
python3 -VL'output dovrebbe essere simile a questo:
Python 3.6.6
A partire da Python 3.6, il modo consigliato per creare un ambiente virtuale è usare il venv modulo. Per installare python3-venv pacchetto che fornisce il venv modulo eseguire il comando seguente:
sudo apt install python3-venvUna volta installato il modulo, siamo pronti per creare un ambiente virtuale per il nostro progetto TensorFlow.
2. Creazione di un ambiente virtuale #
Inizia navigando nella directory in cui desideri archiviare 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 cdin in esso:
mkdir my_tensorflowcd my_tensorflow
Una volta 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 , 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 questo ambiente virtuale, devi attivarlo eseguendo activate sceneggiatura:
source venv/bin/activate
Una volta attivata, la directory bin dell'ambiente virtuale verrà aggiunta all'inizio del $PATH variabile. Anche 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 pip3. Installazione di TensorFlow #
Ora che l'ambiente virtuale è attivato, è il momento di installare il pacchetto TensorFlow.
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 utilizzare 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 la 2.0.0
2.0.0
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