Ebben az oktatóanyagban elmagyarázzuk a TensorFlow Anaconda Windows telepítését . Megtanulja a TensorFlow használatát a Jupyter Notebookban. A Jupyter notebook néző.
TensorFlow verziók
A TensorFlow több CPU és GPU közötti számítást támogat. Ez azt jelenti, hogy a számításokat el lehet osztani az eszközök között az edzés sebességének javítása érdekében. A párhuzamosítással nem kell hetekig várnia a képzési algoritmusok eredményeinek megszerzéséhez.
Windows felhasználók számára a TensorFlow két verziót kínál:
- TensorFlow csak CPU támogatással : Ha a gépe nem az NVIDIA GPU-n fut, akkor csak ezt a verziót telepítheti
- TensorFlow GPU támogatással : A gyorsabb számítás érdekében letöltheti a TensorFlow GPU által támogatott verziót. Ennek a verziónak csak akkor van értelme, ha erős számítási kapacitásra van szüksége.
Az oktatóanyag során a TensorFlow alapvető verziója elegendő.
Megjegyzés: A TensorFlow nem nyújt GPU támogatást MacOS rendszeren.
Így tovább
MacOS felhasználó:
- Telepítse az Anacondát
- Hozzon létre egy .yml fájlt a Tensorflow és a függőségek telepítéséhez
- Indítsa el a Jupyter Jegyzetfüzetet
Windows esetén
- Telepítse az Anacondát
- Hozzon létre egy .yml fájlt a függőségek telepítéséhez
- A pip segítségével adja hozzá a TensorFlow-t
- Indítsa el a Jupyter Jegyzetfüzetet
A Tensorflow Jupyterrel történő futtatásához létre kell hoznia egy környezetet az Anaconda-n belül. Ez azt jelenti, hogy az Ipython, a Jupyter és a TensorFlow szoftvert a gépünk megfelelő mappájába telepíti. Ezen felül hozzáad egy, az adattudományhoz elengedhetetlen könyvtárat: "Pandas". A Pandas könyvtár segít az adatkeret manipulálásában.
Telepítse az Anacondát
Töltse le az Anaconda 4.3.1-es verzióját (Python 3.6-hoz) a megfelelő rendszerhez.
Az Anaconda segít a Python vagy az R számára szükséges könyvtárak kezelésében. Az Anaconda telepítéséhez olvassa el ezt az oktatóanyagot
Hozzon létre .yml fájlt a Tensorflow és a függőségek telepítéséhez
Magába foglalja
- Keresse meg az Anaconda útját
- Állítsa a munka könyvtárat Anaconda értékre
- Hozza létre az yml fájlt (MacOS felhasználók számára a TensorFlow telepítve van itt)
- Szerkessze az yml fájlt
- Fordítsa le az yml fájlt
- Aktiválja az Anacondát
- A TensorFlow telepítése (csak Windows felhasználóknak)
1. lépés: Keresse meg az Anaconda-t,
Az első lépés, amelyet meg kell tennie, az Anaconda útjának megkeresése.
Létrehoz egy új conda környezetet, amely tartalmazza a szükséges könyvtárakat, amelyeket a TensorFlow bemutatóinak során használ.
ablakok
Ha Windows-felhasználó, használhatja az Anaconda Prompt parancsot, és beírhatja:
C:\>where anaconda
Szeretnénk tudni annak a mappának a nevét, ahová az Anaconda telepítve van, mert ezen az úton szeretnénk létrehozni új környezetünket. Például a fenti képen az Anaconda az Admin mappába van telepítve. Számodra megteheti ugyanazt, azaz az Adminisztrátort vagy a felhasználó nevét.
A következőkben a munkakönyvtárat állítjuk be c: \ értékről Anaconda3-ra.
Mac operációs rendszer
MacOS felhasználó esetén használhatja a terminált és beírhatja:
which anaconda
Létre kell hoznia egy új mappát az Anaconda belsejében, amely tartalmazza az Ipython , a Jupyter és a TensorFlow fájlokat . A könyvtárak és szoftverek telepítésének gyors módja egy yml fájl írása.
2. lépés: Állítsa be a munkakönyvtárat
Meg kell adnia azt a munka könyvtárat, ahová az yml fájlt létrehozni kívánja.
Mint korábban említettük, Anaconda belsejében található.
MacOS felhasználó esetén:
A terminál az alapértelmezett munkakönyvtárat Felhasználók / FELHASZNÁLÓ névre állítja . Amint az alábbi ábrán látható, az anaconda3 útvonala és a munkakönyvtár azonos. A MacOS-ban a legújabb mappa a $ előtt jelenik meg. A terminál telepíti az összes könyvtárat ebben a munkakönyvtárban.
Ha a szövegszerkesztő elérési útja nem egyezik meg a munkakönyvtárral, megváltoztathatja azt, ha a terminálba írja be a cd PATH parancsot. A PATH az az út, amelyet beillesztett a szövegszerkesztőbe. Ne felejtsük el, hogy a PATH-ot „PATH” -val kell becsomagolni. Ez a művelet a munka könyvtárat PATH-ra változtatja.
Nyissa meg a terminált, és írja be:
cd anaconda3
Windows felhasználó esetén (ellenőrizze az Anaconda3 előtti mappát):
cd C:\Users\Admin\Anaconda3
vagy az "ahol az anakonda" parancs megadja
3. lépés: Hozza létre az yml fájlt
Az yml fájlt létrehozhatja az új munkakönyvtárban.
A fájl telepíti a TensorFlow futtatásához szükséges függőségeket. Másolja és illessze be ezt a kódot a terminálba.
MacOS felhasználó esetén:
touch hello-tf.yml
Egy új hello-tf.yml nevű fájlnak kell megjelennie az anaconda3 belsejében
Windows felhasználók számára:
echo.>hello-tf.yml
Meg kell jelennie egy új hello-tf.yml nevű fájlnak
4. lépés: Szerkessze az yml fájlt
Készen áll az yml fájl szerkesztésére.
MacOS felhasználó esetén:
A fájl szerkesztéséhez beillesztheti a következő kódot a terminálba. A MacOS felhasználó a vim segítségével szerkesztheti az yml fájlt.
vi hello-tf.yml
Eddig a terminálod így néz ki
Szerkesztési módba lép . Ebben az üzemmódban az esc megnyomása után:
- A szerkesztéshez nyomja meg az i gombot
- A mentéshez nyomja meg a w gombot
- Nyomja meg a q gombot! leszokni
Írja be a következő kódot szerkesztési módba, és nyomja meg az esc gombot, majd a következőt:
Megjegyzés: A fájl kis- és nagybetűkkel rendelkezik. Minden szándék után 2 szóköz szükséges.
MacOS esetén
name: hello-tfdependencies:- python=3.6- jupyter- ipython- pandas- pip:- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whlKód Magyarázat
- name: hello-tf: Az yml fájl neve
- függőségek:
- python = 3,6
- jupyter
- ipython
- pandák: Telepítse a Python 3.6-os verzióját, a Jupyter, az Ipython és a pandas könyvtárakat
- pip: Python könyvtár telepítése
- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: Telepítse a TensorFlow alkalmazást a Google apis szolgáltatásból.
Nyomja meg az esc billentyűt, majd kövesse: q! a szerkesztési módba.
Windows felhasználó esetén:
A Windows nem rendelkezik vim programmal, ezért a Jegyzettömb elegendő a lépés végrehajtásához.
notepad hello-tf.yml
Írja be a következőket a fájlba
name: hello-tfdependencies:- python=3.6- jupyter- ipython- pandas
Kód Magyarázat
- name: hello-tf: Az yml fájl neve
- függőségek:
- python = 3,6
- jupyter
- ipython
- pandák: Telepítse a Python 3.6-os verzióját, a Jupyter, az Ipython és a pandas könyvtárakat
Megnyitja a jegyzettömböt, innen szerkesztheti a fájlt.
Megjegyzés: A Windows felhasználói a következő lépésben telepítik a TensorFlow szoftvert. Ebben a lépésben csak a kondás környezetet készíti elő
5. lépés: Fordítsa le az yml fájlt
A .yml fájlt a következő kóddal állíthatja össze:
conda env create -f hello-tf.yml
Megjegyzés: Windows felhasználók számára az új környezet az aktuális felhasználói könyvtárban jön létre.
Időkbe telik. Körülbelül 1,1 gigabájt helyet foglal el a merevlemezen.
Windows rendszerben
6. lépés: Aktiválja a konda környezetet
Már majdnem készen vagyunk. Most 2 kondás környezeted van.
Az oktatóanyagok során használt könyvtárakkal izolált conda környezetet hozott létre. Ez egy ajánlott gyakorlat, mert minden gépi tanulási projekthez különböző könyvtárakra van szükség. Amikor a projekt befejeződött, eltávolíthatja ezt a környezetet.
conda env list
A csillag jelzi az alapértelmezettet. A környezet aktiválásához át kell váltani a hello-tf-re
MacOS felhasználó esetén:
source activate hello-tf
Windows felhasználók számára:
activate hello-tf
Ellenőrizheti, hogy az összes függőség ugyanabban a környezetben van-e. Ez azért fontos, mert lehetővé teszi a Python számára, hogy ugyanabból a környezetből használja a Jupytert és a TensorFlow-t. Ha nem látja, hogy hárman ugyanabban a mappában találhatók, akkor elölről kell kezdenie.
MacOS felhasználó esetén:
which pythonwhich jupyterwhich ipython
Opcionális: Ellenőrizheti a frissítést.
pip install --upgrade tensorflow
7. lépés: Telepítse a TensorFlow for Windows felhasználót
Windows felhasználó számára:
where pythonwhere jupyterwhere ipython
Amint láthatja, most két Python-környezete van. A fő és az újonnan létrehozott ie hello-tf. A fő conda környezetben nincs tensorFlow telepítve, csak a hello-tf. A kép alapján a python, a jupyter és az ipython ugyanabba a környezetbe van telepítve. Ez azt jelenti, hogy a TensorFlow alkalmazható egy Jupyter Notebookkal.
Telepítenie kell a TensorFlow programot a pip paranccsal. Csak Windows felhasználók számára
pip install tensorflow
Indítsa el a Jupyter Jegyzetfüzetet
Ez a rész mindkét operációs rendszer esetében ugyanaz. Tanuljuk meg, hogyan importálhatjuk a TensorFlow szoftvert a Jupyter Notebookba.
A TensorFlow-t a Jupyterrel nyithatja meg.
Megjegyzés: A TensorFlow minden egyes megnyitásakor inicializálnia kell a környezetet
Az alábbiak szerint jár el:
- Aktiválja a hello-tf conda környezetet
- Nyissa meg a Jupytert
- Import tensorflow
- Jegyzetfüzet törlése
- Zárja be a Jupytert
1. lépés: Aktiválja a kondát
MacOS felhasználó esetén:
source activate hello-tf
Windows felhasználók számára:
conda activate hello-tf
2. lépés: Nyissa meg a Jupyter programot
Ezt követően megnyithatja a Jupytert a terminálról
jupyter notebook
A böngészőnek automatikusan meg kell nyitnia, különben másolja és illessze be a terminál által biztosított URL-t. A http: // localhost: 8888 kezdettel kezdődik
A TensorFlow Jupyter Notebook belsejében láthatja az összes fájlt a munkakönyvtárban. Új Jegyzetfüzet létrehozásához egyszerűen kattintson az új és a Python 3 elemre
Megjegyzés: Az új jegyzetfüzet automatikusan a munkakönyvtárba kerül.
3. lépés: Importálja a Tensorflow-t
A noteszgépen belül importálhatja a TensorFlow alkalmazást a Jupyter Notebook alkalmazásban a tf álnévvel. Kattintson a futtatáshoz. Alább egy új cella jön létre.
import tensorflow as tf
Írjuk meg az első kódot a TensorFlow segítségével.
hello = tf.constant('Hello, Guru99!')hello
Új tenzor jön létre. Gratulálok. Sikeresen telepítette a TensorFlow with Jupyter alkalmazást a gépére.
4. lépés: Törölje a fájlt
A Jupyerben törölheti az Untitled.ipynb nevű fájlt.
5. lépés: Zárja be a Jupytert
A Jupyter bezárásának két módja van. Az első módja közvetlenül a notebook. A második módszer a terminál (vagy az Anaconda Prompt) használata
Jupytertől
A Jupyter Notebook fő paneljén egyszerűen kattintson a Kijelentkezés gombra
Átirányít a kijelentkezési oldalra.
A terminálról
Válassza ki a terminált vagy az Anaconda parancsot, és futtassa kétszer a ctr + c billentyűt.
Az első alkalommal, amikor a ctr + c-t hajtja végre, megerősítést kér a számítógép leállításáról. A megerősítéshez ismételje meg a ctr + c gombot
Sikeresen kijelentkezett.
Jupyter a fő társasházzal
Ha jövőbeli használatra szeretné elindítani a TensorFlow-t a jupyterrel, akkor meg kell nyitnia egy új munkamenetet
source activate hello-tf
Ha nem, akkor a Jupyter nem fogja megtalálni a TensorFlow alkalmazást
