Как установить TensorFlow в Ubuntu 20.04 LTS

Введение

TensorFlow — это бесплатная платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения, разработанная Google. Он используется несколькими организациями, включая Twitter, PayPal, Intel, Lenovo и Airbus.

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

В этом руководстве объясняется, как установить TensorFlow в виртуальной среде Python на Ubuntu 20.04 LTS Focal Fossa.

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 хотите создать TensorFlow на удаленном сервере, продолжайте читать, 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

Установите TensorFlow на Ubuntu 20.04

Ubuntu 20.04 поставляется с Python 3.8 по умолчанию. Вы можете убедиться, что Python 3 установлен в вашей системе, набрав:

python3 -V

Вывод должен выглядеть так:

Python 3.8.2

Рекомендуемый способ создания виртуальной среды — использование модуля venv, включенного в пакет python3-venv.

Чтобы установить пакет python3-venv, выполните следующую команду:

sudo apt install python3-venv python3-dev

После установки модуля вы готовы создать виртуальную среду для нашего проекта TensorFlow.

Перейдите в каталог, в котором вы хотите хранить 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 с помощью команды mkdir для проекта tensorflow и используйте команду cd для входа в папку:

mkdir my_tensorflow

cd my_tensorflow

Внутри каталога выполните следующую команду, чтобы создать виртуальную среду:

python3 -m venv venv

Второй venv — это имя виртуальной среды. Вы можете использовать любое имя для виртуальной среды.

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

Чтобы начать использовать виртуальную среду, активируйте 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 данном примере это (venv).

Для установки TensorFlow требуется pip версии 19 или новее. Введите следующую команду, чтобы обновить pip до последней версии:

pip install --upgrade pip

Теперь, когда виртуальная среда активирована, пришло время установить пакет TensorFlow.

pip install --upgrade tensorflow

tensorflowtensorflow-gpu

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

Это все! TensorFlow успешно установлен, и вы можете начать его использовать.

Чтобы проверить установку, выполните следующую команду, которая напечатает версию TensorFlow:

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

На момент написания этой статьи последняя стабильная версия TensorFlow — 2.2.0:

2.2.0

Ваша версия TensorFlow может отличаться от версии, показанной здесь.

Если вы новичок в TensorFlow, посетите страницу Начало работы с TensorFlow и узнайте, как создать свое первое приложение машинного обучения. Вы также можете клонировать репозитории TensorFlow Models или TensorFlow-Examples из Github, а также исследовать и тестировать примеры TensorFlow.

Как только ваша работа будет завершена, деактивируйте среду, набрав deactivate, и вы вернетесь в свою обычную оболочку.

deactivate

Вывод

Мы показали вам, как установить TensorFlow внутри виртуальной среды на Ubuntu 20.04 LTS Focal Fossa.