Cara Muat turun & Pasang TensorFLow: Jupyter - Windows / Mac

Dalam tutorial ini, kami akan menerangkan cara memasang TensorFlow Anaconda Windows. Anda akan belajar menggunakan TensorFlow di Jupyter Notebook. Jupyter adalah paparan buku nota.

Versi TensorFlow

TensorFlow menyokong pengiraan di beberapa CPU dan GPU. Ini bermaksud bahawa pengiraan dapat diedarkan di semua peranti untuk meningkatkan kelajuan latihan. Dengan selari, anda tidak perlu menunggu selama berminggu-minggu untuk mendapatkan hasil algoritma latihan.

Untuk pengguna Windows, TensorFlow menyediakan dua versi:

TensorFlow hanya dengan sokongan CPU : Jika Mesin anda tidak berjalan pada NVIDIA GPU, anda hanya boleh memasang versi ini
TensorFlow dengan sokongan GPU : Untuk pengiraan yang lebih pantas, anda boleh memuat turun versi yang disokong Gens TensorFlow. Versi ini masuk akal hanya jika anda memerlukan kapasiti komputasi yang kuat.

Semasa tutorial ini, versi asas TensorFlow sudah mencukupi.

Catatan: TensorFlow tidak memberikan sokongan GPU pada MacOS.

Inilah cara untuk meneruskan

Pengguna MacOS:

Pasang Anaconda
Buat fail .yml untuk memasang Tensorflow dan kebergantungan
Lancarkan Jupyter Notebook

Untuk Windows

Pasang Anaconda
Buat fail .yml untuk memasang pergantungan
Gunakan pip untuk menambah TensorFlow
Lancarkan Jupyter Notebook

Untuk menjalankan Tensorflow dengan Jupyter, anda perlu mewujudkan persekitaran di Anaconda. Ini bermaksud anda akan memasang Ipython, Jupyter, dan TensorFlow dalam folder yang sesuai di dalam mesin kami. Selain itu, anda akan menambahkan satu perpustakaan penting untuk sains data: "Pandas". Perpustakaan Pandas membantu memanipulasi kerangka data.

Pasang Anaconda

Muat turun Anaconda versi 4.3.1 (untuk Python 3.6) untuk sistem yang sesuai.

Anaconda akan membantu anda menguruskan semua perpustakaan yang diperlukan sama ada untuk Python atau R. Rujuk tutorial ini untuk memasang Anaconda

Buat fail .yml untuk memasang Tensorflow dan kebergantungan

Ia termasuk

Cari jalan Anaconda
Tetapkan direktori kerja ke Anaconda
Buat fail yml (Untuk pengguna MacOS, TensorFlow dipasang di sini)
Edit fail yml
Susun fail yml
Aktifkan Anaconda
Pasang TensorFlow (pengguna Windows sahaja)

Langkah 1) Cari Anaconda,

Langkah pertama yang perlu anda lakukan ialah mencari jalan Anaconda.

Anda akan membuat persekitaran konda baru yang merangkumi perpustakaan keperluan yang akan anda gunakan semasa tutorial mengenai TensorFlow.

Tingkap

Sekiranya anda pengguna Windows, anda boleh menggunakan Anaconda Prompt dan taip:

C:\>where anaconda

Kami berminat untuk mengetahui nama folder di mana Anaconda dipasang kerana kami ingin membuat persekitaran baru kami di jalan ini. Sebagai contoh, dalam gambar di atas, Anaconda dipasang di folder Admin. Bagi anda, ia boleh sama, iaitu Admin atau nama pengguna.

Selanjutnya, kami akan menetapkan direktori kerja dari c: \ ke Anaconda3.

MacOS

untuk pengguna MacOS, anda boleh menggunakan Terminal dan menaip:

which anaconda

Anda perlu membuat folder baru di dalam Anaconda yang akan mengandungi Ipython , Jupyter dan TensorFlow . Cara cepat untuk memasang perpustakaan dan perisian adalah dengan menulis fail yml.

Langkah 2) Tetapkan direktori kerja

Anda perlu menentukan direktori kerja di mana anda ingin membuat fail yml.

Seperti yang dikatakan sebelumnya, ia akan berada di dalam Anaconda.

Untuk pengguna MacOS:

Terminal menetapkan direktori kerja lalai kepada Pengguna / PENGGUNA . Seperti yang anda lihat pada gambar di bawah, jalan anaconda3 dan direktori kerja adalah serupa. Di MacOS, folder terbaru ditunjukkan sebelum $. Terminal akan memasang semua perpustakaan di direktori kerja ini.

Sekiranya jalan pada penyunting teks tidak sesuai dengan direktori yang berfungsi, anda boleh mengubahnya dengan menulis cd PATH di Terminal. PATH adalah jalan yang anda tempelkan dalam penyunting teks. Jangan lupa untuk membungkus PATH dengan 'PATH'. Tindakan ini akan mengubah direktori kerja menjadi PATH.

Buka Terminal anda, dan ketik:

cd anaconda3

Untuk pengguna Windows (pastikan folder sebelum Anaconda3):

cd C:\Users\Admin\Anaconda3

atau jalan "di mana anaconda" memberi anda

Langkah 3) Buat fail yml

Anda boleh membuat fail yml di dalam direktori kerja baru.

Fail akan memasang pergantungan yang anda perlukan untuk menjalankan TensorFlow. Salin dan tampal kod ini ke Terminal.

Untuk pengguna MacOS:

touch hello-tf.yml

Fail baru bernama hello-tf.yml akan muncul di dalam anaconda3

Untuk pengguna Windows:

echo.>hello-tf.yml

Fail baru bernama hello-tf.yml akan muncul

Langkah 4) Edit fail yml

Anda sudah bersedia untuk mengedit fail yml.

Untuk pengguna MacOS:

Anda boleh menampal kod berikut di Terminal untuk mengedit fail. MacOS pengguna boleh menggunakan VIM untuk mengedit fail yml itu.

vi hello-tf.yml

Setakat ini, Terminal anda kelihatan seperti ini

Anda memasuki mod edit . Di dalam mod ini, anda dapat, setelah menekan esc:

Tekan i untuk mengedit
Tekan w untuk menyimpan
Tekan q! untuk berhenti

Tuliskan kod berikut dalam mod edit dan tekan esc diikuti oleh: w

Nota: Fail ini berbentuk huruf kecil dan sensitif. 2 ruang diperlukan selepas setiap niat.

Untuk MacOS

name: hello-tfdependencies:- python=3.6- jupyter- ipython- pandas- pip:- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl

Penjelasan Kod

name: hello-tf: Nama fail yml
kebergantungan:
ular sawa = 3.6
muslihat
ipython
panda: Pasang pustaka Python versi 3.6, Jupyter, Ipython, dan panda
pip: Pasang pustaka Python
- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: Pasang TensorFlow dari Google apis.

Tekan esc diikuti oleh: q! untuk mod penyuntingan.

Untuk Pengguna Windows:

Windows tidak mempunyai program vim, jadi Notepad sudah cukup untuk menyelesaikan langkah ini.

notepad hello-tf.yml

Masukkan berikut ke dalam fail

name: hello-tfdependencies:- python=3.6- jupyter- ipython- pandas

Penjelasan Kod

name: hello-tf: Nama fail yml
kebergantungan:
ular sawa = 3.6
muslihat
ipython
panda: Pasang pustaka Python versi 3.6, Jupyter, Ipython, dan panda

Ini akan membuka notepad, anda boleh mengedit fail dari sini.

Catatan: Pengguna Windows akan memasang TensorFlow pada langkah seterusnya. Dalam langkah ini, anda hanya menyediakan persekitaran konda

Langkah 5) Susun fail yml

Anda boleh menyusun fail .yml dengan kod berikut:

conda env create -f hello-tf.yml

Catatan: Untuk pengguna Windows, persekitaran baru dibuat di dalam direktori pengguna semasa.

Ia memerlukan masa. Ia memerlukan sekitar 1.1gb ruang dalam cakera keras anda.

Di Windows

Langkah 6) Aktifkan persekitaran konda

Kami hampir selesai. Anda kini mempunyai 2 persekitaran konda.

Anda membuat persekitaran konda terpencil dengan perpustakaan yang akan anda gunakan semasa tutorial. Ini adalah amalan yang disyorkan kerana setiap projek pembelajaran mesin memerlukan perpustakaan yang berbeza. Apabila projek selesai, anda boleh membuang atau tidak persekitaran ini.

conda env list

Asterix menunjukkan yang lalai. Anda perlu beralih ke hello-tf untuk mengaktifkan persekitaran

Untuk pengguna MacOS:

source activate hello-tf

Untuk pengguna Windows:

activate hello-tf

Anda dapat memeriksa semua kebergantungan berada dalam lingkungan yang sama. Ini penting kerana ia membolehkan Python menggunakan Jupyter dan TensorFlow dari persekitaran yang sama. Sekiranya anda tidak melihat ketiga-tiga mereka berada dalam folder yang sama, anda perlu memulakannya sekali lagi.

Untuk pengguna MacOS:

which pythonwhich jupyterwhich ipython

Pilihan: Anda boleh menyemak kemas kini.

pip install --upgrade tensorflow

Langkah 7) Pasang pengguna TensorFlow Untuk Windows

Untuk pengguna windows:

where pythonwhere jupyterwhere ipython

Seperti yang anda lihat, anda kini mempunyai dua persekitaran Python. Yang utama dan yang baru dibuat iaitu hello-tf. Persekitaran konda utama tidak mempunyai tensorFlow yang dipasang hanya hello-tf. Dari gambar, python, jupyter dan ipython dipasang di persekitaran yang sama. Maknanya, anda boleh menggunakan TensorFlow dengan Jupyter Notebook.

Anda perlu memasang TensorFlow menggunakan arahan pip. Hanya untuk pengguna Windows

pip install tensorflow

Lancarkan Jupyter Notebook

Bahagian ini sama untuk kedua-dua OS. Sekarang, mari belajar bagaimana mengimport TensorFlow di Jupyter Notebook.

Anda boleh membuka TensorFlow dengan Jupyter.

Catatan: Setiap kali anda ingin membuka TensorFlow, anda perlu memulakan persekitarannya

Anda akan meneruskan seperti berikut:

Aktifkan persekitaran hello-tf conda
Buka Jupyter
Import tensorflow
Padamkan Notebook
Tutup Jupyter

Langkah 1) Aktifkan konda

Untuk pengguna MacOS:

source activate hello-tf

Untuk pengguna Windows:

conda activate hello-tf

Langkah 2) Buka Jupyter

Selepas itu, anda boleh membuka Jupyter dari Terminal

jupyter notebook

Penyemak imbas anda akan dibuka secara automatik, jika tidak, salin dan tampal url yang disediakan oleh Terminal. Ia dimulakan dengan http: // localhost: 8888

Di dalam TensorFlow Jupyter Notebook, anda dapat melihat semua fail di dalam direktori yang berfungsi. Untuk membuat Notebook baru, anda cukup klik pada baru dan Python 3

Catatan: Buku nota baru disimpan secara automatik di dalam direktori yang berfungsi.

Langkah 3) Import Tensorflow

Di dalam buku nota, anda boleh mengimport TensorFlow dalam Jupyter Notebook dengan alias tf. Klik untuk menjalankan. Sel baru dibuat di bawah.

import tensorflow as tf

Mari tulis kod pertama anda dengan TensorFlow.

hello = tf.constant('Hello, Guru99!')hello

Tensor baru dibuat. Tahniah. Anda berjaya memasang TensorFlow dengan Jupyter pada Mesin anda.

Langkah 4) Padamkan fail

Anda boleh memadam fail bernama Untitled.ipynb di dalam Jupyer.

Langkah 5) Tutup Jupyter

Terdapat dua cara untuk menutup Jupyter. Cara pertama adalah terus dari buku nota. Cara kedua adalah dengan menggunakan terminal (atau Anaconda Prompt)

Dari Jupyter

Di panel utama Jupyter Notebook, cukup klik Logout