Cómo instalar TensorFlow en Debian 10

Introducción

TensorFlow es una plataforma de aprendizaje automático de código abierto creada por Google. Puede funcionar con CPU o GPU en diferentes dispositivos.

TensorFlow se puede instalar en todo el sistema, en un entorno virtual de Python, como un contenedor Docker o con Anaconda.

En este tutorial, explicaremos cómo instalar TensorFlow en un entorno virtual de Python en Debian 10.

Un entorno virtual le permite tener varios entornos Python aislados diferentes en una sola computadora e instalar una versión específica de un módulo por proyecto, sin preocuparse de que esto afecte a otros proyectos.

Si su intención es instalar TensorFlow en un servidor remoto, continúe leyendo; de lo contrario, omita el primer párrafo "Conectarse al servidor" y lea el siguiente.

Conexión al servidor

Para acceder al servidor, necesita conocer la dirección IP. También necesitará su nombre de usuario y contraseña para la autenticación. Para conectarse al servidor como root, escriba el siguiente comando:

ssh root@IP_DEL_SERVER

A continuación, deberá ingresar la contraseña del usuario root.

Si no está utilizando el usuario root, puede iniciar sesión con otro nombre de usuario utilizando el mismo comando, luego cambie root a su nombre de usuario:

ssh nome_utente@IP_DEL_SERVER

Luego se le pedirá que ingrese su contraseña de usuario.

El puerto estándar para conectarse a través de ssh es 22, si su servidor usa un puerto diferente, deberá especificarlo usando el parámetro -p, luego escriba el siguiente comando:

ssh nome_utente@IP_DEL_SERVER -p PORTA

Python en Debian 10

Las siguientes secciones proporcionan instrucciones detalladas sobre cómo instalar TensorFlow en un entorno virtual de Python en Debian 10.

Debian 10, Buster viene con Python 3.7.

Para verificar que Python 3 esté instalado en su sistema, escriba:

python3 --version

La salida debería verse así:

Python 3.7.3

La forma recomendada de crear un entorno virtual es utilizar el venv, proporcionado por el paquete python3-venv

Si el python3-venv no está instalado en su sistema, instálelo con el siguiente comando:

sudo apt update

sudo apt-get install python3-venv

Crea un entorno virtual

Cambie al directorio donde almacena sus entornos virtuales de Python 3. Este puede ser su directorio de inicio o cualquier otro directorio donde el usuario tenga permisos de lectura y escritura.

Crea un directorio nuevo para el proyecto TensorFlow y navega hasta él:

mkdir my_tensorflow

cd my_tensorflow

Desde dentro del directorio, ingrese el siguiente comando para crear el entorno virtual:

python3 -m venv venv

El comando anterior crea un directorio llamado venv, que contiene una copia del binario de Python, el administrador de paquetes Pip, la biblioteca estándar de Python y otros archivos de soporte.

Puede utilizar el nombre que desee para el entorno virtual.

Para comenzar a utilizar el entorno virtual, debe activarlo ejecutando el script de activate

source venv/bin/activate

Una vez activado, el directorio bin del entorno virtual se agregará al comienzo de la $PATH sistema $ PATH. Además, el indicador de shell cambiará y mostrará el nombre del entorno virtual en el que se encuentra actualmente. En este ejemplo, (venv).

La instalación de TensorFlow requiere pip versión 19 o posterior. Ejecute el siguiente comando para actualizar a la última versión de pip

pip install --upgrade pip

Instalar TensorFlow

Ahora que hemos creado un entorno virtual, el siguiente paso es instalar el paquete TensorFlow.

Hay varios paquetes de TensorFlow que PyPI puede instalar. El tensorflow solo admite CPU y se recomienda para usuarios novatos.

Si tiene una GPU NVIDIA dedicada con capacidad de cómputo CUDA 3.5 o posterior y desea aprovechar su potencia de procesamiento, instale el tensorflow-gpu que incluye compatibilidad con GPU en tensorflow

Ingresa el siguiente comando para instalar TensorFlow:

pip install --upgrade tensorflow

Dentro del entorno virtual, puede usar pip lugar de pip3 y python lugar de python3.

Una vez que se complete la instalación, verifíquela con el siguiente comando que imprimirá la versión de TensorFlow:

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

En el momento de escribir este artículo, la última versión estable de TensorFlow es 2.0.0:

2.0.0

La versión impresa en el terminal puede diferir de la versión que se muestra arriba.

Eso es todo. TensorFlow está instalado en su sistema Debian.

Si es nuevo en TensorFlow, visite la página de tutoriales de TensorFlow y aprenda a crear su primera aplicación de AA. También puedes clonar los repositorios TensorFlow Models o TensorFlow-Examples de Github y explorar y probar los ejemplos de TensorFlow.

Cuando termine, escriba deactivate para desactivar el entorno y volver al shell normal.

deactivate

Conclusión

Le mostramos cómo instalar TensorFlow con pip dentro de un entorno virtual Python en Debian 10.