Как установить TensorFlow в Debian 10

Введение

TensorFlow — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, созданная Google. Он может работать с процессором или графическим процессором на разных устройствах.

TensorFlow можно установить для всей системы, в виртуальной среде Python, в виде контейнера Docker или с помощью Anaconda.

В этом руководстве мы объясним, как установить TensorFlow в виртуальной среде Python на Debian 10.

Виртуальная среда позволяет вам иметь несколько различных изолированных сред Python на одном компьютере и устанавливать определенную версию модуля для каждого проекта, не беспокоясь о том, что это повлияет на другие проекты.

Если вы намерены установить TensorFlow на удаленный сервер, продолжайте чтение, в противном случае пропустите первый абзац «Подключение к серверу» и прочитайте следующий.

Подключение к серверу

Чтобы получить доступ к серверу, вам нужно знать IP-адрес. Вам также потребуется ваше имя пользователя и пароль для аутентификации. Чтобы подключиться к серверу как root, введите следующую команду:

ssh root@IP_DEL_SERVER

Далее вам нужно будет ввести пароль пользователя root.

Если вы не используете пользователя root, вы можете войти под другим именем пользователя с помощью той же команды, а затем изменить root на свое имя пользователя:

ssh nome_utente@IP_DEL_SERVER

Затем вам будет предложено ввести пароль пользователя.

Стандартный порт для подключения по ssh — 22, если ваш сервер использует другой порт, вам нужно будет указать его с помощью параметра -p, затем введите следующую команду:

ssh nome_utente@IP_DEL_SERVER -p PORTA

Python в Debian 10

В следующих разделах приведены подробные инструкции по установке TensorFlow в виртуальной среде Python в Debian 10.

Debian 10, Buster поставляется с Python 3.7.

Чтобы убедиться, что Python 3 установлен в вашей системе, введите:

python3 --version

Вывод должен выглядеть так:

Python 3.7.3

Рекомендуемый способ создания виртуальной среды — использовать модуль venv, предоставляемый python3-venv.

Если пакет python3-venv не установлен в вашей системе, установите его с помощью следующей команды:

sudo apt update

sudo apt-get install python3-venv

Создайте виртуальную среду

Перейдите в каталог, в котором вы храните виртуальные среды Python 3. Это может быть ваш домашний каталог или любой другой каталог, в котором у пользователя есть права на чтение и запись.

Создайте новый каталог для проекта TensorFlow и перейдите к нему:

mkdir my_tensorflow

cd my_tensorflow

В каталоге введите следующую команду, чтобы создать виртуальную среду:

python3 -m venv venv

Приведенная выше команда создает каталог с именем venv, который содержит копию двоичного файла Python, диспетчер пакетов Pip, стандартную библиотеку Python и другие вспомогательные файлы.

Вы можете использовать любое имя для виртуальной среды.

Чтобы начать использовать виртуальную среду, вам необходимо активировать ее, запустив скрипт activate:

source venv/bin/activate

После активации каталог bin виртуальной среды будет добавлен в начало системной переменной $PATH. Кроме того, приглашение оболочки изменится и покажет имя виртуальной среды, в которой вы сейчас находитесь. В этом примере (venv).

Для установки TensorFlow требуется pip версии 19 или новее. Выполните следующую команду для обновления до последней версии pip:

pip install --upgrade pip

Установить ТензорФлоу

Теперь, когда мы создали виртуальную среду, следующим шагом будет установка пакета TensorFlow.

PyPI может установить несколько пакетов TensorFlow. Пакет tensorflow поддерживает только ЦП и рекомендуется для менее опытных пользователей.

Если у вас есть выделенный графический процессор NVIDIA с вычислительными возможностями CUDA 3.5 или более поздней версии и вы хотите использовать его вычислительную мощность, установите пакет tensorflow-gpu, который включает поддержку графического процессора, вместо tensorflow.

Введите следующую команду для установки TensorFlow:

pip install --upgrade tensorflow

В виртуальной среде вы можете использовать pip вместо pip3 и python вместо python3.

После завершения установки проверьте ее с помощью следующей команды, которая распечатает версию TensorFlow:

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

На момент написания этой статьи последняя стабильная версия TensorFlow — 2.0.0:

2.0.0

Версия, напечатанная на терминале, может отличаться от версии, показанной выше.

Это все. TensorFlow установлен в вашей системе Debian.

Если вы новичок в TensorFlow, посетите страницу учебных пособий TensorFlow и узнайте, как создать свое первое приложение ML. Вы также можете клонировать репозитории TensorFlow Models или TensorFlow-Examples из Github, а также исследовать и тестировать примеры TensorFlow.

Когда закончите, введите deactivate, чтобы деактивировать среду и вернуться в обычную оболочку.

deactivate

Вывод

Мы показали вам, как установить TensorFlow с pip внутри виртуальной среды Python в Debian 10.