TensorFlow è una piattaforma open source per l'apprendimento automatico creata da Google. TensorFlow 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 contenitore Docker o con Anaconda.
TensorFlow supporta Python 2 e 3. Useremo Python 3 e installeremo TensorFlow in un ambiente virtuale .
Ambiente virtuale ti consente di avere diversi ambienti Python isolati su un computer e di installare versioni specifiche di moduli in base a ciascun progetto, senza preoccuparti che influirà sugli altri tuoi progetti.
Installa TensorFlow su Rocky Linux 8 e CentOS 8
A differenza di altre distribuzioni Linux, Python non è installato per impostazione predefinita su Rocky Linux 8 . Per installare Python 3 su CentOS 8, esegui il comando seguente come utente root o sudo nel tuo terminale:
sudo dnf install python3
Il comando precedente 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 consiste nell'usare i moduli venv .
Vai alla directory in cui vuoi salvare il progetto TensorFlow. Può essere nella tua home directory o in un'altra directory in cui puoi avere accesso in lettura e scrittura.
Crea una nuova directory per il progetto TensorFlow ed entra in essa:
mkdir project_tensorflow
cd proyek_tensorflow All'interno della directory, esegui il comando seguente per creare un ambiente virtuale :
python3 -m venv venv
Il comando precedente crea una directory denominata venv , contiene una copia del binario Python, la libreria pip Python e altri file di supporto. Puoi utilizzare qualsiasi nome desideri per l'ambiente virtuale.
Per iniziare a utilizzare un ambiente virtuale , attivalo digitando:
source venv/bin/activate
Una volta attivata, la directory bin nell'ambiente virtuale verrà aggiunto all'inizio della variabile $PATH . Inoltre, il prompt della shell cambierà e visualizzerà il nome dell'ambiente virtuale in cui ti trovi stanno attualmente utilizzando. In questo caso è venv .
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Tensorflow e pip su Rocky Linux 8 e CentOS 8
L'installazione di TensorFlow richiede pip versione 19 o successiva. Esegui il comando seguente per aggiornare pip all'ultima versione:
pip install --upgrade pip
Una volta che l'ambiente virtuale è creato e attivato, installare la libreria TensorFlow utilizzando il seguente comando:
pip install --upgrade tensorflow
Se disponi di una GPU NVIDIA dedicata e desideri sfruttare la potenza di tale GPU per l'elaborazione, installa il pacchetto tensorflow-gpu , che include ed estende la funzionalità tensorflow per il supporto della GPU.
In un ambiente virtuale , puoi usare i comandi 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 introduttiva con TensorFlow e scopri come creare la tua prima app di Machine Learning. Puoi anche clonare i modelli TensorFlow o il repository TensorFlow-Examples da Github ed esplorare e testare esempi di TensorFlow.
Quando hai finito con il tuo lavoro, disattiva l'ambiente digitando deactivate e tornerai nella tua normale shell.
deactivate
A questo punto hai installato con successo TensorFlow e puoi iniziare a usarlo.
Conclusione
Ti abbiamo mostrato come installare TensorFlow all'interno di un ambiente virtuale su Rocky Linux 8 e CentOS 8.