Как установить Tensorflow

Что такое TensorFlow 

TensorFlow – это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная компанией Google Brain (исследовательское подразделение Google) для создания и обучения разнообразных моделей машинного обучения. 

Она была представлена в 2015 году и быстро стала одной из самых популярных и влиятельных библиотек для разработки моделей глубокого обучения и различных нейросетей.

TensorFlow предоставляет широкий спектр инструментов и библиотек для создания и обучения моделей машинного обучения. Основная концепция TensorFlow заключается в описании вычислительных графов, где узлы представляют математические операции, а рёбра – данные, перемещающиеся между этими операциями. Такой граф позволяет эффективно оптимизировать и распараллеливать вычисления, что особенно важно при обучении больших и сложных моделей.

TensorFlow широко используется для различных задач машинного обучения, включая: 

  • обработку изображений, обработку естественного языка, 
  • голосовую и речевую обработку, 
  • анализ данных,
  • многие другие. 

Он поддерживает как традиционные методы машинного обучения, так и современные глубокие нейросети, включая свёрточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры.

В дополнение к основной библиотеке TensorFlow, существует также: 

  • TensorFlow Lite – версия для развёртывания моделей на мобильных устройствах;
  • TensorFlow.js – версия для выполнения моделей в браузерах и Node.js.

TensorFlow имеет большое сообщество разработчиков, активно создающих и делающих доступными различные расширения, модели и инструменты, что делает его мощным инструментом для исследований и разработки в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Аренда выделенного сервера 

В RU-CENTER вы можете арендовать выделенный сервер, который поможет со всеми вашими проектами, включая те, что работают с TenserFlow. 

Обеспечьте максимальную надёжность и безопасность хранения данных на мощных физических серверах, размещенных в нашем дата-центре в Москве. Независимо от тарифа, мы гарантируем обслуживание и поддержку 24/7, чтобы ваши проекты всегда были на пике производительности. 

Доверьте свои вычислительные потребности профессионалам RU-CENTER и сделайте следующий шаг к эффективному и надёжному развитию своих проектов. 

Установка и удаление TensorFlow в Python

Чтобы установить TensorFlow в Python, вы можете использовать утилиту управления пакетами «pip». 

Важно! «pip» – это стандартный инструмент управления пакетами для Python. Он позволяет устанавливать, обновлять и удалять сторонние пакеты и библиотеки, включая TensorFlow.

Инструкция 1. Если вы поставили Python ради TensorFlow:

  1. Откройте терминал.
  2. Введите следующую команду для установки последней версии TensorFlow:

«pip» install tensorflow

Инструкция 2. Если вы поставили Python не только для TensorFlow:

Если у вас уже установлены другие пакеты и вы хотите избежать возможных конфликтов с версиями зависимых пакетов, рекомендуется использовать виртуальное окружение. Это позволит вам создать изолированное пространство для установки TensorFlow и его зависимостей.

Один из инструментов, который может помочь в создании и управлении виртуальными средами, – это «virtualenv».

  1. Откройте терминал.
  2. Установите «virtualenv» с помощью «pip»:

pip install virtualenv

  1. Затем создайте виртуальное окружение в отдельной директории:

cd ~

mkdir mymlproject

virtualenv ~/mymlproject/mytensorflowenv

Этими командами мы создали виртуальное окружение с именем «mytensorflowenv» в директории «mymlproject».

  1. После создания виртуального окружения, активируйте его, используя команду:

source ~/mymlproject/mytensorflowenv/bin/activate

Если активация прошла успешно, вы увидите изменение в строке командной строки, отображающее имя вашей виртуальной среды в скобках.

Например: 

(mytensorflowenv)

  1. Теперь вы готовы установить TensorFlow и другие необходимые пакеты в эту изолированную среду. Просто выполните команду:

(mytensorflowenv) pip install tensorflow

Готово! Вы можете начать работу над вашей оптимизацией нейросети. 

Когда завершите работу, чтобы выйти из виртуальной среды, просто наберите:

(mytensorflowenv) deactivate

Таким образом, вы можете избежать конфликтов между зависимостями и сохранить чистоту установок для других ваших проектов.

Важно! Если вы захотите удалить TensorFlow, то достаточно будет ввести команду:

pip uninstall tensorflow

Установка TensorFlow в Windows

Установить TensorFlow в Windows действительно несложно. Давайте рассмотрим процедуру установки для версий TensorFlow с использованием CPU и GPU.

Важно! Помните, что выбор версии (CPU или GPU) зависит от ваших потребностей и ресурсов компьютера. CPU-версия подходит для большинства задач, но GPU-версия может существенно ускорить процесс обучения моделей глубокого обучения.

Установка TensorFlow с использованием CPU:

Откройте терминал и введите следующую команду:

pip install tensorflow

Эта команда установит версию TensorFlow, которая предназначена для работы с CPU. Она подходит для большинства задач машинного обучения.

Установка TensorFlow с использованием GPU (при наличии поддерживаемой видеокарты):

Если у вас есть совместимая видеокарта и вы хотите использовать GPU для ускорения обучения моделей глубокого обучения, вы можете установить TensorFlow-GPU. Введите следующую команду в командной строке:

pip install tensorflow-gpu

Это установит TensorFlow, оптимизированный для работы с GPU.

GPU версия TensorFlow может потребовать установки дополнительных библиотек, таких как CUDA и cuDNN, чтобы обеспечить правильное взаимодействие с вашей видеокартой.

В любом случае вы успешно установили TensorFlow на ОС Windows! После установки TensorFlow, вы можете начать создавать и обучать модели машинного обучения. 

Установка TensorFlow в Anaconda

  1.  В окне Anaconda Prompt введите следующую команду для создания новой виртуальной среды с именем «tensorflow»:

conda create -n tensorflow

  1. Подтвердите загрузку и установку всех необходимых пакетов, нажав клавишу Y.
  2. После завершения создания виртуальной среды, активируйте её, введя следующую команду:

conda activate tensorflow

Если активация прошла успешно, вы увидите изменение в строке командной строки с «(base)» на «(tensorflow)».

  1. Теперь, находясь в активированной виртуальной среде, установите TensorFlow с помощью следующей команды:

conda install tensorflow

  1. Подтвердите установку, нажав клавишу Y, и дождитесь загрузки библиотеки и всех необходимых зависимостей.

После завершения установки, вы можете начать использовать TensorFlow внутри вашей Anaconda-виртуальной среды.

Таким образом, вы создали изолированную среду в Anaconda с установленным TensorFlow, что поможет избежать конфликтов зависимостей с другими проектами.

Установка TensorFlow в PyCharm

Для установки TensorFlow в PyCharm вам потребуются установленные:

  • PyCharm,
  • Python,
  • «pip». 
  1.  Откройте PyCharm и создайте новый проект с помощью опции New Project.
  2. Выберите интерпретатор проекта – Python. 
  3. В разделе «New environment using» выберите virualenv.
  4. Щёлкните Create, чтобы создать новый проект. 
  5. Вызовите терминал PyCharm, кликнув по значку в нижнем левом углу экрана, как показано на картинке: 

  1. Для установки TensorFlow введите:

pip install tensorflow

  1. Дождитесь завершения установки. Это может занять несколько минут. В процессе вы будете видеть следующие строки:

Collecting tensorflow

  Downloading tensorflow-2.13.0-cp39-cp39-macosx_12_0_arm64.whl (1.9 kB)

Collecting tensorflow-macos==2.13.0

  Downloading tensorflow_macos-2.13.0-cp39-cp39-macosx_12_0_arm64.whl (189.3 MB)

     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 189.3/189.3 MB 2.7 MB/s eta 0:00:00

Collecting flatbuffers>=23.1.21

  Downloading flatbuffers-23.5.26-py2.py3-none-any.whl (26 kB)

Collecting absl-py>=1.0.0

  Downloading absl_py-1.4.0-py3-none-any.whl (126 kB)

     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 126.5/126.5 kB 4.0 MB/s eta 0:00:00

Collecting tensorflow-estimator<2.14,>=2.13.0

  Downloading tensorflow_estimator-2.13.0-py2.py3-none-any.whl (440 kB)

     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 440.8/440.8 kB 2.3 MB/s eta 0:00:00

Collecting packaging

  Downloading packaging-23.1-py3-none-any.whl (48 kB)

     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 48.9/48.9 kB 2.5 MB/s eta 0:00:00

Collecting six>=1.12.0

  Downloading six-1.16.0-py2.py3-none-any.whl (11 kB) 

Collecting astunparse>=1.6.0

  Downloading astunparse-1.6.3-py2.py3-none-any.whl (12 kB)

Collecting grpcio<2.0,>=1.24.3

  Downloading grpcio-1.57.0-cp39-cp39-macosx_10_10_universal2.whl (9.1 MB)

     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 9.1/9.1 MB 3.2 MB/s eta 0:00:00

  1. После завершения установки вы можете проверить TensorFlow, импортировав его в свой Python-код. Откройте новый файл Python и введите следующий код:

import tensorflow as tf

print(tf.__version__)

  1. Запустите код. Если TensorFlow установлен правильно, вы увидите номер версии, который будет выведен в консоли снизу в формате:

2.13.0

Готово! Вы успешно установили TensorFlow в PyCharm. 

Заключение

В этом руководстве мы рассмотрели простые и эффективные шаги по установке TensorFlow – мощной библиотеки машинного обучения, – на разные платформы.

Всё ещё остались вопросы?