Paano mag-install ng tensorflow sa sentimo 7

Ang TensorFlow ay isang libre at bukas na platform ng mapagkukunan para sa mga modelo ng pag-aaral ng machine machine na binuo ng Google. Ginagamit ito ng isang bilang ng mga organisasyon kabilang ang Twitter, PayPal, Intel, Lenovo, at Airbus.

Tutulungan ka ng tutorial na ito kung paano i-install ang TensorFlow sa CentOS 7.

Maaaring mai-install ang TensorFlow ng system-wide, sa isang Python virtual na kapaligiran, bilang isang lalagyan ng Docker o kasama ang Anaconda.

Pag-install ng TensorFlow sa CentOS

Sinusuportahan ng TensorFlow ang parehong Python 2 at 3.

Gumagamit kami ng Python 3 at mai-install ang TensorFlow sa loob ng isang virtual na kapaligiran. Sa ganitong paraan maaari kang magkaroon ng maraming magkakaibang magkahiwalay na mga kapaligiran sa Python sa isang solong computer at mag-install ng isang tiyak na bersyon ng isang module sa isang batayan ng proyekto nang hindi nababahala na nakakaapekto ito sa iyong iba pang mga Proyekto.

1. Pag-install ng Python 3

Mag-i-install kami ng Python 3.6 mula sa mga repositori ng Software Collections (SCL).

Ang mga barko ng CentOS 7 na may Python 2.7.5 na kung saan ay isang kritikal na bahagi ng system base ng CentOS. Papayagan ka ng SCL na mag-install ng mga mas bagong bersyon ng python 3.x kasabay ng default na python v2.7.5 upang ang mga tool ng system tulad ng yum ay magpapatuloy na gumana nang maayos.

Upang paganahin ang imbakan, i-install ang file ng paglabas ng SCL:

sudo yum install centos-release-scl

Kapag tapos na i-install ang Python 3.6 sa pamamagitan ng pagpapatakbo ng sumusunod na utos:

sudo yum install rh-python36

Handa na kami na lumikha ng isang virtual na kapaligiran para sa aming proyekto ng TensorFlow.

2. Paglikha ng isang Virtual na Kapaligiran

Simula mula sa Python 3.6, ang inirekumendang paraan upang lumikha ng isang virtual na kapaligiran ay ang paggamit ng module ng venv .

Upang ma-access ang Python 3.6 kailangan mong maglunsad ng isang bagong halimbawa ng shell gamit ang tool na scl:

scl enable rh-python36 bash

Mag-navigate sa direktoryo kung saan nais mong mag-imbak ng proyekto ng TensorFlow. Maaari itong maging iyong direktoryo sa bahay o anumang iba pang direktoryo kung saan binasa at sinulat ng mga pahintulot ang gumagamit.

Lumikha ng isang bagong direktoryo para sa TensorFlow proyekto at cd sa loob nito:

mkdir tensorflow_project cd tensorflow_project

Sa loob ng direktoryo, patakbuhin ang sumusunod na utos upang lumikha ng virtual na kapaligiran:

python3 -m venv venv

Ang utos sa itaas ay lumilikha ng isang direktoryo na pinangalanan venv , na naglalaman ng isang kopya ng Python binary, ang Pip package manager, ang standard na Python library at iba pang mga sumusuporta sa mga file. Maaari mong gamitin ang anumang pangalan na nais mo para sa virtual na kapaligiran.

Upang simulan ang paggamit ng virtual na kapaligiran na ito, kailangan mong buhayin ito sa pamamagitan ng pagpapatakbo ng script ng pag- activate :

source venv/bin/activate

Kapag na-activate, ang direktoryo ng bin ng virtual na kapaligiran ay idaragdag sa simula ng variable na $PATH . Gayundin ang pag-agaw ng iyong shell ay magbabago at ipapakita nito ang pangalan ng virtual na kapaligiran na iyong ginagamit. Sa kasong ito na venv .

I-upgrade ang pip sa pinakabagong bersyon upang maiwasan ang mga isyu kapag nag-install ng mga pakete:

pip install --upgrade pip

3. Pag-install ng TensorFlow

Ngayon na ang virtual na kapaligiran ay isinaaktibo, oras na upang mai-install ang library ng TensorFlow. Upang gawin ito, i-type ang sumusunod:

pip install --upgrade tensorflow

Sa loob ng virtual na kapaligiran, maaari mong gamitin ang command pip halip na pip3 at python halip na python3 .

Upang mapatunayan ang pag-install gamitin ang sumusunod na utos na mag-print ng bersyon ng TensorFlow:

python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'

Sa panahon ng pagsulat ng artikulong ito, ang pinakabagong matatag na bersyon ng TensorFlow ay 1.13.1

1.13.1

Ang iyong bersyon ng TensorFlow ay maaaring magkaiba sa bersyon na ipinakita dito.

Kapag tapos ka na sa iyong trabaho, i-deactivate ang kapaligiran, sa pamamagitan ng pag-type ng deactivate at babalik ka sa iyong normal na shell.

deactivate

Konklusyon

Sa tutorial na ito, ipinakita namin sa iyo kung paano i-install ang TensorFlow CentOS 7.

python sentimo