Ubuntu не устанавливается tensorflow
Обновлено: 04.07.2024
В этой статье вы узнаете, как установить и использовать TensorFlow на Ubuntu 18.04 или 16.04. Рассмотрим правильную инсталляцию TensorFlow в виртуальную среду Python или в контейнер Docker. Принципы установки работают в системах Ubuntu и Debian.
Это комплексная платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для машинного обучения. Например, TensorFlow может использоваться при построении и обучении нейронных сетей. Благодаря всеобъемлющей и гибкой системе инструментов, библиотек, а также ресурсов сообщества.
TensorFlow позволяет разработчикам использовать самые последние технологии машинного обучения. Теперь стало легче создавать и развертывать приложения на базе машинного обучения. Поисковый гигант Google разработал данную платформу для ранжирования поиска в системе машинного обучения. TensorFlow доступна в виртуальной среде Python или в контейнере Docker. Также можно установить с Anaconda. Для установки вам потребуется уже установленный Python 3.3 и выше, а также Git.
Установка TensorFlow Ubuntu в виртуальную среду Python 3
Шаг 1. Обновление списка пакетов
Убедитесь, что индекс APT по умолчанию обновлен. Для этого выполните следующую команду:
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
Шаг 2. Установка Python
Установите Python 3 и Python venv с помощью следующей команды.
sudo apt install python3
sudo apt install python3-pip
sudo apt install python3-venv
После установки Python 3 проверьте, какая версия Python установлена, введя команду:
Шаг 3. Виртуальная среда
Необходимо создать виртуальную среду Python с именем tenorflow_env. Для этого введите следующую команду:
mkdir tensorflow_env
cd tensorflow_env
python3 -m venv my_tensorflow
Эта команда создаст новый каталог my_tensorflow. В нем будут все пакеты, которые вы устанавливаете, пока активирована среда Python.
Теперь нужно активировать виртуальную среду. Иначе мы не сможем ее использовать:
Шаг 4. Установка tensorflow
Осталось просто установить TensorFlow в виртуальной среде, запустив команду инсталляции и обновления до последней версии платформы:
pip3 install --upgrade tensorflow
Для проверки правильности установки и выведения в терминал версии TensorFlow, просто запустите следующую команду:
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
Если все совпадает с изображением на скриншоте, значит вы сделали все правильно.
Установка TensorFlow с помощью Docker
Еще один способ установки TensorFlow – инсталляция в docker-контейнер. Конечно, для начала нужно установить в Ubuntu сам Docker. После этого загрузите файл образа TensorFlow в контейнер Docker, выполнив следующие шаги. Сначала надо загрузить образ TensorFlow для Docker:
sudo docker pull tensorflow/tensorflow
После загрузки образа, запустите его с помощью команды:
docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow
Больше информации об установке TensorFlow в Docker вы найдете на официальном сайте.
Установка TensorFlow с через pip 3
Существует способ установки с помощью пакетного менеджера pip3. Для этого введите следующую команду:
pip3 install tensorflow
Создание простой программы TensorFlow
После завершения установки проверьте, в каком состоянии находится TensorFlow. Вы можете написать простой «Hello world» код – testTensorFlow.py с помощью текстового редактора vim. Введите команду ниже:
Далее нужно сохранить и закрыть файл. Затем выполните файл Python следующей командой:
Выводы
Теперь вы знаете, как установитьTensorFlow в Ubuntu 18.04 или Debian. Как видите, всё не очень сложно и вам доступно несколько способов. За подробной информацией обращайтесь на официальный сайт.
Нет похожих записей
Статья распространяется под лицензией Creative Commons ShareAlike 4.0 при копировании материала ссылка на источник обязательна.
Программная библиотека машинного обучения TensorFlow с открытым исходным кодом используется для обучения нейросетей. Каждый узел графика отражает операции, выполняемые нейросетями в многомерных массивах, в форме графиков потока данных с сохранением состояния. Эти многомерные массивы часто называют тензорами, и отсюда идет название библиотеки TensorFlow.
В этом обучающем модуле мы выполним установку TensorFlow в виртуальной среде Python с помощью virtualenv . Этот подход изолирует установку TensorFlow и позволяет быстро начать работу. После завершения установки вы сможете проверить ее посредством импорта Tensorflow, чтобы убедиться в отсутствии ошибок.
Предварительные требования
Для прохождения этого обучающего модуля вам потребуется следующее:
Один сервер Ubuntu 20.04 с не менее 4 Гбайт оперативной памяти, настроенный в соответствии с руководством по начальной настройке сервера Ubuntu 20.04, включая пользователя без прав root с привилегиями sudo и брандмауэр.
Python версии 3.8 или выше с установленной средорй virtualenv . Следуйте указаниям руководства по установке Python 3 в Ubuntu 20.04 для настройки Python и virtualenv .
Шаг 1 — Создание среды программирования
На этом шаге мы создадим виртуальную среду для установки в нее TensorFlow без ущерба для других проектов программирования. Если у вас уже имеется готовая настроенная среда программирования, вы можете пропустить этот шаг.
Для начала создайте каталог проекта. Для демонстрационных целей мы присвоим ему имя tf-demo , но вы можете выбрать другое имя каталога, имеющее для вас значение:
Перейдите в созданный каталог tf-demo :
Затем создайте новую виртуальную среду с именем tensorflow-dev или другим похожим именем. Запустите следующую команду для создания среды:
Эта команда создает новый каталог tensorflow-dev , который будет содержать все пакеты, устанавливаемые в период активации этой среды. Также он содержит pip и отдельную версию Python.
Активируйте вашу виртуальную среду:
После активации в командной строке терминала будет показано, что вы находитесь в виртуальной среде:
Теперь вы можете установить TensorFlow в вашей виртуальной среде.
Шаг 2 — Установка TensorFlow
При установке TensorFlow нужно убедиться, что мы выполняем установку и обновление до самой новой версии, доступной в PyPi.
Поэтому мы будем использовать следующий синтаксис команды pip:
После нажатия ENTER TensorFlow выполнит установку, и вы получите вывод, указывающий, что установка со всеми зависимыми пакетами была успешно выполнена.
Вы можете отключить виртуальную среду в любое время с помощью следующей команды:
Чтобы повторно активировать среду позднее, перейдите в каталог проекта и запустите команду source tensorflow-dev /bin/activate .
Мы установили TensorFlow, а теперь проверим работу установленной версии TensorFlow.
Шаг 3 — Проверка установки
Чтобы проверить установку TensorFlow, мы проверим возможность импортирования пакета TensorFlow.
На вашем терминале появится следующая командная строка:
Это командная строка для интерпретатора Python, указывающая, что вы можете начать ввод некоторых выражений Python.
Для начала введите эту строку, чтобы импортировать пакет TensorFlow и сделать его доступным как локальную переменную tf . Нажмите ENTER после ввода строки кода:
Заключение
В этом обучающем модуле мы выполнили установку TensorFlow в виртуальной среде Python и проверили работу TensorFlow, выполнив импорт.
Руководство программиста по TensorFlow — это полезный ресурс и справочник для разработчиков, использующих TensorFlow. Также вы можете изучить конкурирующую среду Kaggle для практического применения концепций машинного обучения, чтобы получить преимущество перед другими энтузиастами машинного обучения, аналитики данных и статистики.
An open-source machine learning software library, TensorFlow is used to train neural networks. Expressed in the form of stateful dataflow graphs, each node in the graph represents the operations performed by neural networks on multi-dimensional arrays. These multi-dimensional arrays are commonly known as “tensors,” hence the name TensorFlow.
In this tutorial, you’ll install TensorFlow in a Python virtual environment with virtualenv . This approach isolates the TensorFlow installation and gets things up and running quickly. Once you complete the installation, you’ll validate your installation by importing Tensorflow to ensure you have no errors.
Prerequisites
Before you begin this tutorial, you’ll need the following:
One Ubuntu 20.04 server with at least 4GB of RAM set up by following the Ubuntu 20.04 initial server setup guide, including a sudo non-root user and a firewall.
Python 3.8 or higher and virtualenv installed. Follow How To Install Python 3 on Ubuntu 20.04 to configure Python and virtualenv .
Step 1 — Creating a Programming Environment
In this step, we’ll create a virtual environment in order to install TensorFlow into it without compromising our other programming projects. If you already have a clean programming environment set up, feel free to skip this step.
First, create a project directory. We’ll call it tf-demo for demonstration purposes, but choose a directory name that is meaningful to you:
Navigate to your newly created tf-demo directory:
Then create a new virtual environment called tensorflow-dev , for instance. Run the following command to create the environment:
This creates a new tensorflow-dev directory which will contain all of the packages that you install while this environment is activated. It also includes pip and a standalone version of Python.
Now activate your virtual environment:
Once activated, your terminal prompt will reflect that you are in the virtual environment:
At this point you can install TensorFlow in your virtual environment.
Step 2 — Installing TensorFlow
When installing TensorFlow, we want to make sure we are installing and upgrading to the newest version available in PyPi.
Therefore, we’ll be using the following command syntax with pip:
Once you press ENTER , TensorFlow will install, and you should receive output that indicates that the install along with any dependent packages was successful.
You can deactivate your virtual environment at any time by using the following command:
To reactivate the environment later, navigate to your project directory and run source tensorflow-dev /bin/activate .
Now that you have installed TensorFlow, let’s make sure the TensorFlow installation works.
Step 3 — Validating Installation
To validate the installation of TensorFlow, we are going to ensure that we can import the TensorFlow package.
The following prompt will appear on your terminal:
This is the prompt for the Python interpreter, and it indicates that it’s ready for you to start entering some Python statements.
First, type this line to import the TensorFlow package and make it available as the local variable tf . Press ENTER after typing in the line of code:
As long as you have received no errors, you have installed TensorFlow successfully. If you have received an error, you should ensure that your server is powerful enough to handle TensorFlow. You may need to resize your server, making sure it has at least 4GB of memory.
Conclusion
In this tutorial, you have installed TensorFlow in a Python virtual environment and validated that TensorFlow works by importing it.
TensorFlow’s programmer’s guide provides a useful resource and reference for TensorFlow development. You can also explore Kaggle, a competitive environment for practical application of machine learning concepts that pit you against other machine learning, data science, and statistics enthusiasts.
Главное меню » Ubuntu » Руководство по установке TensorFlow на Ubuntu
Предполагая, что вы используете Linux, мы собираемся показать вам, как установить Tensorflow в Ubuntu. Здесь использовали Ubuntu 18.04, но шаги должны быть действительны и для других версий.
Обратите внимание: хотя вы можете попробовать собрать его из исходного кода для других платформ/дистрибутивов, TensorFlow в основном поддерживает Ubuntu Linux. Итак, мы будем придерживаться этого в этой статье.
Установка TensorFlow на Ubuntu Linux
Перед тем, как вы начнете настраивать TensorFlow, вам нужно включить репозиторий Universe в Ubuntu. Вы можете сделать это с помощью этой команды:
Или перейдите к опциям Software & Updates и включите его оттуда:
Шаг 1: Получить среду разработки Python
Во-первых, вы должны настроить среду разработки Python для продолжения. По умолчанию у вас должен быть установлен Python 3.6.x в Ubuntu. Вы можете проверить версию Python, используя:
Убедитесь, что у вас есть Python 3.5–3.7 (как указано официально). Если у вас его нет или вам нужно его обновить, установите его с помощью следующей команды в терминале:
Шаг 2: Получить pip
Затем вам нужно проверить, есть ли у вас Python менеджер пакетов pip.
Если он не установлен, вы можете установить его, набрав:
Однако у вас может не быть последней версии.
Примечание: для TensorFlow требуется версия 19.0 или выше. Не беспокойтесь, вы можете обновить pip после настройки виртуальной среды в следующем наборе шагов.
Шаг 3: Настройте виртуальную среду Python
Теперь, когда вы закончили настройку Python и pip, вам нужно настроить виртуальную среду для разработки на Python. Таким образом, вы не будете влиять на хост-систему тем, что делаете с установкой Python.
Для начала установите virtualenv:
Флаг -Н устанавливает переменную HOME среды в домашней директории.
Читать Как создать LVM и установить его в каталог в Ubuntu 20.04Вы хотели бы создать виртуальную среду Python, указав каталог и выбрав интерпретатор Python. Вот что вы должны напечатать, чтобы сделать это:
После этого вам просто нужно активировать виртуальную среду, для этого используйте команду source следующим образом:
Пока ваша виртуальная среда активна, вы заметите, что приглашение командной строки будет иметь префикс (venv), как показано на рисунке ниже.
Виртуальная среда Python
Далее необходимо обновить версию pip в виртуальной среде, не затрагивая настройку хоста ( если она уже обновлена, вы будете уведомлены об этом ):
Если вам интересно, вы также можете проверить список пакетов, установленных в виртуальной среде, набрав:
Шаг 4: Установите TensorFlow
Наконец вы собираетесь установить TensorFlow.
Убедитесь, что вы используете виртуальную среду. Введите следующую команду для установки TensorFlow:
Вы также можете проверить установку, введя следующую команду в виртуальной среде:
Наконец, вы успешно установили TensorFlow в Ubuntu!
Завершение
Имейте в виду, что всякий раз, когда вы хотите использовать TensorFlow в Ubuntu, вы должны сначала войти в указанную виртуальную среду Python.
Если вы новичок в TensorFlow, вы можете проверить обучение в TensorFlow.
Не стесняйтесь, дайте нам знать ваши мысли в комментариях ниже.
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Главное меню » Ubuntu » Как установить TensorFlow на Ubuntu 20.04
TensorFlow можно установить в масштабе всей системы, в виртуальной среде Python, в виде контейнера Docker или с помощью Anaconda.
В этой статье объясняется, как установить TensorFlow в виртуальной среде Python в Ubuntu 20.04.
Виртуальная среда позволяет вам иметь несколько разных изолированных сред Python на одном компьютере и устанавливать определенную версию модуля для каждого проекта, не беспокоясь о том, что это повлияет на другие ваши проекты.
Установка TensorFlow на Ubuntu 20.04
Ubuntu 20.04 поставляется с Python 3.8 по умолчанию. Вы можете убедиться, что Python 3 установлен в вашей системе, набрав:
Вывод должен выглядеть так:
Для установки пакета python3-venv выполните следующую команду:
После установки модуля вы готовы создать виртуальную среду для нашего проекта TensorFlow.
Перейдите в каталог, где вы хотите хранить виртуальные среды Python 3. Это может быть ваш домашний каталог или любой другой каталог, где у вашего пользователя есть права на чтение и запись.
Создайте новый каталог для проекта TensorFlow и перейдите в него:
Внутри каталога выполните следующую команду, чтобы создать виртуальную среду:
Второе имя виртуальной среды venv. Вы можете использовать любое имя для виртуальной среды.Приведенная выше команда создает каталог с именем venv, который содержит копию двоичного файла Python, менеджера пакетов Pip, стандартной библиотеки Python и других вспомогательных файлов.
Чтобы начать использовать виртуальную среду, активируйте ее, запустив скрипт activate:
После активации каталог bin виртуальной среды будет добавлен в начале системной переменной $PATH. Кроме того, приглашение оболочки изменится и будет отображать имя виртуальной среды, в которой вы находитесь. В данном примере это так (venv).
Для установки TensorFlow требуется pip версии 19 или выше. Введите следующую команду для обновления pip до последней версии:
Теперь, когда виртуальная среда активирована, пришло время установить пакет TensorFlow.
Если у вас есть выделенный графический процессор NVIDIA и вы хотите воспользоваться преимуществами его вычислительной мощности, вместо этого tensorflow установите пакет tensorflow-gpu, включающий поддержку графического процессора.
В виртуальной среде вы можете использовать команду pip вместо pip3 и python вместо python3.
Все! Вы успешно установили TensorFlow, и вы можете начать его использовать.
Чтобы проверить установку, выполните следующую команду, которая выведет версию TensorFlow:
На момент написания этой статьи последняя стабильная версия TensorFlow была 2.2.0:
Ваша версия TensorFlow может отличаться от версии, показанной здесь.
Если вы новичок в TensorFlow, посетите страницу «Начало работы с TensorFlow» и узнайте, как создать свое первое ML-приложение. Вы также можете клонировать репозитории модели TensorFlow или TensorFlow- examples из Github, а также исследовать и тестировать примеры TensorFlow.
Как только вы закончите свою работу, деактивируйте среду, набрав deactivate, и вы вернетесь к своей обычной оболочке.
Вывод
Мы показали вам, как установить TensorFlow в виртуальной среде на Ubuntu 20.04.
Если вы столкнулись с проблемой или у вас есть отзыв, оставьте комментарий ниже.
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Читайте также: