Nainštalujte TensorFlow pomocou Pythonu (pip) alebo kontajnera Docker
TensorFlow je platforma strojového učenia od spoločnosti Google. Je to open source a má obrovské množstvo nástrojov, knižníc a iných zdrojov vyvinutých komunitou vývojárov, ako aj spoločnosťou Google a ďalšími spoločnosťami.
TensorFlow je k dispozícii pre všetky bežne používané operačné systémy, napr. Windows, Mac OS, GNU/Linux. Dá sa stiahnuť a nainštalovať buď z Python Package Index pomocou pip
nástroj a možno ho spustiť vo virtuálnom prostredí pythonu. Ďalším spôsobom, ako ho použiť, je nainštalovať ho ako kontajner Docker.
Nainštalujte TensorFlow pomocou pip
pip
je oficiálny nástroj na správu balíkov pre balíky Python. Python a pip nie sú štandardne nainštalované na CentOS.
Inštalovať balíky, spustite:
sudo dnf nainštalujte python3
Vždy, keď si inštalácia vyžiada potvrdenie stiahnutia atď., zadajte Y
a potom stlačte Zadajte
pokračujte v nastavovaní. Balík python3
nainštaluje Python 3 aj Pip 3.
TensorFlow sa odporúča spustiť vo virtuálnom prostredí Pythonu. Virtuálne prostredie umožňuje používateľovi spustiť viacero prostredí Pythonu s rôznymi verziami požadovaných balíkov, ktoré sú navzájom izolované, na tom istom počítači. Je to preto, aby sa zabezpečilo, že vývoj v rámci jedného virtuálneho prostredia so špecifickou verziou balíka neovplyvní vývoj v inom prostredí.
Na spustenie virtuálneho prostredia Python musíme použiť modul venv
. Najprv vytvorte a prejdite do adresára projektu TensorFlow.
mkdir dev/tf cd dev/tf
Ak chcete vytvoriť virtuálne prostredie v tomto adresári, spustite:
python3 -m venv tf_venv
Tým sa vytvorí nový adresár tf_venv
čo je virtuálne prostredie Pythonu. Obsahuje minimálne požadované súbory, napr. Spustiteľný súbor Python, spustiteľný súbor Pip a niektoré ďalšie požadované knižnice.
Na spustenie virtuálneho prostredia, spustiť:
zdroj bin/ac
Týmto sa zmení názov výzvy na tf_venv
, t.j. názov priečinka virtuálneho prostredia.
Teraz nainštalujeme TensorFlow do tohto virtuálneho prostredia. Pre TensorFlow je potrebné minimum pip
verzia je 19. Ak chcete aktualizovať pip na najnovšiu verziu, spustiť:
pip install --upgrade pip
Ako je vidieť vyššie, bola nainštalovaná verzia 20.0.2 pip.
Nainštalujte balík TensorFlow podobným spôsobom.
pip install --upgrade tensorflow
Balík je pomerne veľký (~420 MB) a jeho stiahnutie a inštalácia spolu so závislosťami môže chvíľu trvať.
Po inštalácii môžeme overiť inštaláciu TensorFlow pomocou malého kúsku kódu na kontrolu verzie TensorFlow.
python -c 'import tensorflow ako tf; print(tf.__version__)'
Ak chcete ukončiť virtuálne prostredie, spustite:
deaktivovať
Nainštalujte TensorFlow pomocou Docker Container
Docker je teraz dobre zavedený spôsob inštalácie a spúšťania programov vo virtualizovanom prostredí s názvom Container. Je to podobným spôsobom ako virtuálne prostredie Python, ktoré sme videli v predchádzajúcej metóde. Docker má však oveľa širší rozsah a kontajnery Docker sú úplne izolované a majú svoje vlastné konfigurácie, softvérové balíky a knižnice. Kontajnery môžu medzi sebou komunikovať prostredníctvom kanálov.
TensorFlow môžeme nainštalovať a spustiť cez kontajner Docker a spustiť ho vo virtualizovanom prostredí. Vývojári TensorFlow udržiavajú obrázok Docker Container, ktorý sa testuje pri každom vydaní.
Najprv musíme nainštalovať Docker na náš systém CentOS. Pozrite si oficiálnu príručku inštalácie Docker pre CentOS.
Ďalej, ak chcete stiahnuť najnovší obrázok kontajnera pre TensorFlow, spustite:
docker pull tensorflow/tensorflow
Poznámka: Ak má váš systém vyhradenú jednotku grafického spracovania (GPU), môžete si namiesto toho stiahnuť najnovší obrázok kontajnera s podporou GPU pomocou príkazu nižšie.
docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter
Váš systém musí mať nainštalované vhodné ovládače pre GPU, aby funkcie GPU mohol využívať TensorFlow. Ďalšie informácie o podpore GPU pre TensorFlow nájdete v dokumentácii k úložisku Github.
Ak chcete spustiť TensorFlow v kontajneri Docker, spustite:
docker run -it --rm tensorflow/tensorflow python -c "importovať tensorflow ako tf; print(tf.__version__)"
Pokúsme sa najprv rozobrať, čo každá časť príkazu znamená.
bežať
je príkaz docker na spustenie kontajnera. Vlajky -to
sú dodávané, keď chceme spustiť interaktívny shell (napr. Bash, Python). --rm
príznak, nazývaný Clean Up, je špecifikovaný tak, že súborový systém a protokoly vytvorené interne Dockerom pre spustenie kontajnera sú zničené pri ukončení kontajnera. Tento príznak by sa nemal používať, ak budú v budúcnosti potrebné protokoly na účely ladenia. Ale pre malé výbehy v popredí, ako je ten náš, sa dá použiť.
V ďalšej časti špecifikujeme názov nášho obrázka kontajnera Docker, t.j. tensorflow/tensorflow
. Potom nasleduje program/príkaz/nástroj, ktorý chceme spustiť v kontajneri. Pre naše testovanie vyvolávame interpret Python v kontajneri a odovzdávame mu kód, ktorý vytlačí verziu TensorFlow.
Vidíme, že Docker pri spúšťaní kontajnera tlačí nejaký protokol. Po spustení kontajnera sa spustí náš kód Python a vytlačí sa verzia TensorFlow (2.1.0).
Interpret Pythonu môžeme spustiť aj ako shell, aby sme mohli pokračovať v spúšťaní viacerých riadkov kódu TensorFlow.
Záver
V tomto článku sme videli dva spôsoby inštalácie TensorFlow na CentOS. Obe metódy sú určené na spustenie TensorFlow vo virtualizovanom prostredí, čo je odporúčaný prístup pri používaní TensorFlow.
Ak ste v TensorFlow začiatočník, môžete začať so základmi z oficiálnych tutoriálov TensorFlow.