Ein Anfängerleitfaden zur Installation des Tensorflows auf Ubuntu

TensorFlow ist eine Open-Source-Software-Bibliothek, die von Google für maschinelle Lernen und Deep-Lern-Aufgaben entwickelt wurde. Es bietet eine flexible und effiziente Möglichkeit, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und zu trainieren, von einer einfachen linearen Regression bis hin zu komplexen neuronalen Netzwerken. TensorFlow unterstützt eine breite Palette von Plattformen, darunter Ubuntu, eine der beliebtesten Linux -Verteilungen.

Wenn Sie neu im TensorFlow sind und mit Ubuntu beginnen möchten, führen Sie dieses Schritt-für-Schritt. Am Ende dieses Tutorials haben Sie eine funktionierende Installation von TensorFlow und bereit, Ihre eigenen maschinellen Lernmodelle zu bauen und zu trainieren.

Hardware-Anforderungen

Die Hardwareanforderungen für die Installation von TensorFlow auf Ubuntu hängen von der Art der Installation ab, die Sie durchführen, insbesondere unabhängig davon, ob Sie die CPU -Version oder die GPU -Version von TensorFlow installieren. Hier sind die grundlegenden Hardwareanforderungen für jede Version:

CPU -Version

• Prozessor: x86-64 CPU mit AVX2-Unterstützung
• RAM: 2 GB oder mehr
• Speicherplatz: 500 MB oder mehr

GPU -Version

• Prozessor: Nvidia GPU mit Rechenfähigkeit von 3.5 oder höher (siehe die Liste der unterstützten GPUs)
• Nvidia Cuda Toolkit: Version 11.0 oder höher (siehe die CUDA -Toolkit -Anforderungen)
• Cudnn Library: Version 8.0 oder höher (siehe die Cudnn -Anforderungen)
• RAM: 4 GB oder mehr
• Speicherplatz: 500 MB oder mehr

Es ist auch erwähnenswert, dass die Verwendung einer GPU das Training von Deep -Learning -Modellen erheblich beschleunigen kann. Wenn Sie also über eine kompatible NVIDIA -GPU verfügen, ist es dringend empfohlen, die GPU -Version von TensorFlow zu installieren. Die CPU-Version kann jedoch weiterhin für viele maschinelle Lernaufgaben verwendet werden und ist eine gute Option, wenn Sie keine kompatible GPU haben.

Schritt 1: Aktualisieren Sie Ihr System

Bevor wir anfangen, ist es wichtig, sicherzustellen, dass Ihr Ubuntu -System auf dem neuesten Stand ist. Öffnen Sie ein Terminalfenster und führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Paketliste Ihres Systems zu aktualisieren und alle verfügbaren Updates zu installieren:

sudo APT Update && sudo APT -Upgrade  

Schritt 2: Installieren Sie Python 3 und PIP

TensorFlow benötigt Python 3.7-3.10, wenn Sie Python nicht installiert haben, können Sie es installieren, indem Sie ausführen:

sudo apt installieren python3-dev python3-pip  

Dadurch wird auch PIP, das Paketinstallateur für Python.

Schritt 3: Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung (optional)

Es wird empfohlen, eine virtuelle Umgebung zu verwenden, um den Tensorflow und seine Abhängigkeiten von anderen Paketen auf Ihrem System zu isolieren. Installieren Sie zuerst das Python -Paket zum Erstellen virtueller Umgebungen:

sudo apt installieren python3-venv  

Erstellen Sie als nächstes ein neues Verzeichnis für Ihre TensorFlow -Anwendung und wechseln Sie zu ihnen:

Mkdir TensorFlow-App && CD TensorFlow-App  

Dann können Sie eine virtuelle Umgebung erstellen, indem Sie ausführen:

Python3 -m Venven Venv 

Dadurch wird eine virtuelle Umgebung namens genannt "Venv" im aktuellen Verzeichnis.

Um die virtuelle Umgebung zu aktivieren, rennen Sie:

Quelle Venv/bin/aktivieren  

Sie sollten nun den Namen der virtuellen Umgebung in Ihrer Terminal -Eingabeaufforderung sehen.

Schritt 4: TensorFlow installieren

Wenn Python und Pip installiert sind, können Sie jetzt den TensorFlow installieren. Um die CPU -Version von TensorFlow zu installieren, rennen Sie:

PIP -Installation -Upgradezensorflow  

Wenn Sie eine GPU haben und die GPU -Version von TensorFlow installieren möchten, müssen Sie zuerst das NVIDIA CUDA -Toolkit und die Cudnn -Bibliothek installieren. Sie finden Anweisungen zur Installation dieser Bibliotheken in der TensorFlow -Dokumentation.

Schritt 5: TensorFlow Addons (optional) installieren

TensorFlow Addons ist ein Repository von Community-entwickelten Erweiterungen und Plugins für TensorFlow. Um TensorFlow -Addons zu installieren, rennen Sie:

PIP-Installation-Upgrade TensorFlow-Addons  

Dadurch werden die neueste Version von TensorFlow Addons installiert.

Schritt 6: Testen Sie die Installation

Sobald TensorFlow installiert ist, können Sie die Installation testen, indem Sie ein einfaches Skript ausführen, das eine TensorFlow -Sitzung erstellt und ausführt:

python -c "importieren Tensorflow als tf; drucken (tf.Ausführung.AUSFÜHRUNG)"  

Wenn TensorFlow korrekt installiert ist, sollten Sie die Version des Tensorflows zum Terminal sehen.

Schritt 7: Installieren Sie Jupyter Notebook (optional)

Jupyter Notebook ist eine webbasierte interaktive Entwicklungsumgebung für Python. Es ist ein großartiges Werkzeug zum Erkunden und Experimentieren mit TensorFlow -Code. Um Jupyter Notebook zu installieren, rennen Sie:

PIP Installieren Sie Jupyter  

Um Jupyter Notebook zu starten, rennen Sie:

Jupyter Notebook  

Dadurch wird der Jupyter -Notebook -Server gestartet und ein neues Browserfenster mit der Jupyter Notebook -Schnittstelle geöffnet.

Schritt 8: Erstellen Sie ein neues Notizbuch (optional)

Klicken Sie in der Jupyter -Notebook -Oberfläche auf "Neu" und wählen Sie "Python 3", um ein neues Notizbuch zu erstellen. Geben Sie in der ersten Zelle den folgenden Code ein, um den TensorFlow zu importieren:

Sie können jetzt mit dem TensorFlow in Ihrem Jupyter -Notebook beginnen!

Schritt 9: Deaktivieren Sie die virtuelle Umgebung (optional)

Wenn Sie in Schritt 3 eine virtuelle Umgebung erstellt haben, können Sie sie durch Laufen deaktivieren:

deaktivieren  

Dadurch werden Sie in die Standard -Python -Umgebung Ihres Systems zurückkehren.

Und das ist es! Sie sollten jetzt TensorFlow installiert und bereit sind, auf Ihrem Ubuntu -System zu verwenden. Egal, ob Sie neu im maschinellen Lernen oder als erfahrener Entwickler sind, TensorFlow on Ubuntu ist ein leistungsstarkes Werkzeug zum Aufbau und Training von maschinellen Lernmodellen.

Abschluss

Die Installation von Tensorflow auf Ubuntu kann etwas entmutigend sein, insbesondere wenn Sie neu im maschinellen Lernen und in Linux sind. Mit diesem Schritt-für-Schritt-Tutorial sollten Sie jedoch in der Lage sein, TensorFlow problemlos zu installieren und mit maschinellem Lernen auf Ubuntu zu beginnen.

Denken Sie daran, Ihr System auf dem neuesten Stand zu halten, eine virtuelle Umgebung für TensorFlow zu erstellen und die Installation zu testen, um sicherzustellen. Sobald Sie den TensorFlow installiert haben, sind die Möglichkeiten endlos und Sie haben ein leistungsstarkes Werkzeug zum Aufbau und Training Ihrer eigenen maschinellen Lernmodelle.

Egal, ob Sie Student, Forscher oder Entwickler sind, TensorFlow on Ubuntu ist eine großartige Möglichkeit, die Welt des maschinellen Lernens zu erforschen und das Potenzial dieses spannenden Bereichs freizuschalten. Also, worauf wartest Du? Beginnen Sie noch heute Ihre Reise mit Tensorflow auf Ubuntu!