Introduzione

TensorFlow è una piattaforma gratuita e open source per l'apprendimento automatico sviluppata da Google. È utilizzato da diverse organizzazioni, tra cui Twitter, PayPal, Intel, Lenovo e Airbus.

TensorFlow può essere installato a livello di sistema, in un ambiente virtuale Python, come contenitore Docker o con Anaconda.

Questo tutorial spiega come installare TensorFlow in un ambiente virtuale Python su Ubuntu 20.04 LTS Focal Fossa.

Un ambiente virtuale consente di avere più ambienti Python isolati diversi su un singolo computer e installare una versione specifica di un modulo in base al progetto, senza preoccuparsi che ciò influirà sugli altri progetti.

Se desideri creare TensorFlow su un server in remoto continua a leggere, altrimenti salta il primo paragrafo "Connessione al Server" e leggi il successivo.

Connessione al Server

Per accedere al server, è necessario conoscere l'indirizzo IP. Avrai anche bisogno dell'username e della password per l'autenticazione. Per connettersi al server come utente root digitare il seguente comando:

ssh [email protected]_DEL_SERVER

Successivamente sarà necessario inserire la password dell'utente root.

Se non utilizzate l'utente root potete connettervi con un'altro nome utente utilizzando lo stesso comando, quindi modificare root con il vostro nome_utente:

ssh [email protected]_DEL_SERVER

Successivamente vi verrà chiesto di inserire la password del vostro utente.

La porta standard per connettersi tramite ssh è la 22, se il vostro server utilizza una porta diversa, sarà necessario specificarla utilizzando il parametro -p, quindi digitare il seguente comando:

ssh [email protected]_DEL_SERVER -p PORTA

Installare TensorFlow su Ubuntu 20.04

Ubuntu 20.04 viene fornito con Python 3.8 per impostazione predefinita. Puoi verificare che Python 3 sia installato sul tuo sistema digitando:

python3 -V

L'output dovrebbe essere simile al seguente:

Python 3.8.2

Il modo consigliato per creare un ambiente virtuale è usando il modulo venv, che è incluso nel pacchetto python3-venv.

Per installare il pacchetto python3-venv, eseguire il comando seguente:

sudo apt install python3-venv python3-dev

Una volta installato il modulo, sei pronto per creare un ambiente virtuale per il nostro progetto TensorFlow.

Passare alla directory in cui si desidera archiviare gli ambienti virtuali Python 3. Può essere la tua home directory o qualsiasi altra directory in cui l'utente ha le autorizzazioni di lettura e scrittura.

Creare una nuova directory con il comando mkdir per il progetto tensorflow e usare il comando cd per entrare nella cartella:

mkdir my_tensorflow
cd my_tensorflow

All'interno della directory, eseguire il comando seguente per creare l'ambiente virtuale:

python3 -m venv venv

Il secondo venv è il nome dell'ambiente virtuale. È possibile utilizzare qualsiasi nome desiderato per l'ambiente virtuale.

Il comando sopra crea una directory denominata venv, che contiene una copia del file binario Python, il gestore pacchetti Pip, la libreria Python standard e altri file di supporto.

Per iniziare a utilizzare l'ambiente virtuale, attivalo eseguendo lo script activate:

source venv/bin/activate

Una volta attivata, la directory bin dell'ambiente virtuale verrà aggiunta all'inizio della variabile di sistema $PATH. Inoltre, il prompt della shell cambierà e mostrerà il nome dell'ambiente virtuale in cui ci si trova attualmente. In questo esempio, cioè (venv).

L'installazione di TensorFlow richiede la versione 19 o successiva di pip. Immettere il comando seguente per aggiornare pip all'ultima versione:

pip install --upgrade pip

Ora che l'ambiente virtuale è attivato, è il momento di installare il pacchetto TensorFlow.

pip install --upgrade tensorflow
Se si dispone di una GPU NVIDIA dedicata e si desidera sfruttare la sua potenza di elaborazione, anziché tensorflow installare il pacchetto tensorflow-gpu, che include il supporto GPU.

All'interno dell'ambiente virtuale, è possibile utilizzare il comando pip anziché pip3 e python invece di python3.

Questo è tutto! TensorFlow è stato installato correttamente e puoi iniziare a usarlo.

Per verificare l'installazione, eseguire il comando seguente, che stamperà la versione TensorFlow:

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

Al momento della stesura di questo articolo, l'ultima versione stabile di TensorFlow è la 2.2.0:

2.2.0

La tua versione TensorFlow potrebbe differire dalla versione mostrata qui.

Se non conosci TensorFlow, visita la pagina Get Started with TensorFlow e scopri come creare la tua prima applicazione ML. Puoi anche clonare i repository TensorFlow Models o TensorFlow-Examples da Github ed esplorare e testare gli esempi TensorFlow.

Una volta terminato il tuo lavoro, disattiva l'ambiente digitando deactivate e tornerai alla tua shell normale.

deactivate

Conclusione

Ti abbiamo mostrato come installare TensorFlow all'interno di un ambiente virtuale su Ubuntu 20.04 LTS Focal Fossa.