Как установить TensorFlow на CentOS 7

Установить TensorFlow на CentOS 7

TensorFlow — бесплатная платформа с открытым исходным кодом для построения моделей машинного обучения, разработанная Google. Её используют ряд организаций, включая Twitter, PayPal, Intel, Lenovo и Airbus.

В этом руководстве вы узнаете, как установить TensorFlow на CentOS 7.

TensorFlow можно установить в масштабах всей системы, в виртуальной среде Python, как контейнер Docker или с помощью Anaconda .

Установка TensorFlow на CentOS

TensorFlow поддерживает Python 2 и 3.

Мы будем использовать Python 3 и установим TensorFlow в виртуальную среду. Таким образом, вы сможете создать несколько изолированных сред Python на одном компьютере и устанавливать определённую версию модуля для каждого проекта, не беспокоясь о том, что это повлияет на другие ваши проекты.

1. Установка Python 3

Мы установим Python 3.6 из репозиториев Software Collections (SCL).

CentOS 7 поставляется с Python 2.7.5, который является важнейшей частью базовой системы CentOS. SCL позволит вам установить более новые версии Python 3.x наряду с Python v2.7.5 по умолчанию, чтобы системные инструменты, такие как yum, продолжали работать корректно.

Чтобы включить репозиторий, установите файл релиза SCL:

 sudo yum install centos-release-scl

После завершения установки установите Python 3.6, выполнив следующую команду:

 sudo yum install rh-python36

Теперь мы готовы создать виртуальную среду для нашего проекта TensorFlow.

2. Создание виртуальной среды

Начиная с версии Python 3.6, рекомендуемым способом создания виртуальной среды является использование модуля venv .

Чтобы получить доступ к Python 3.6, вам необходимо запустить новый экземпляр оболочки с помощью инструмента scl:

 scl enable rh-python36 bash

Перейдите в каталог, где вы хотите сохранить свой проект TensorFlow. Это может быть ваш домашний каталог или любой другой каталог, к которому у пользователя есть права на чтение и запись.

Создайте новый каталог для проекта TensorFlow и перейдите в него командой cd :

 mkdir tensorflow_project cd tensorflow_project

В каталоге выполните следующую команду для создания виртуальной среды:

 python3 -m venv venv

Приведённая выше команда создаёт каталог с именем venv , содержащий копию исполняемого файла Python, менеджера пакетов Pip , стандартной библиотеки Python и других вспомогательных файлов. Вы можете использовать любое имя для виртуального окружения.

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

 source venv/bin/activate

После активации каталог bin виртуального окружения будет добавлен в начало переменной $PATH . Кроме того, приглашение командной оболочки изменится и отобразит имя текущего виртуального окружения. В данном случае это venv .

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

 pip install --upgrade pip

3. Установка TensorFlow

Теперь, когда виртуальная среда активирована, пора установить библиотеку TensorFlow. Для этого введите следующее:

 pip install --upgrade tensorflow

Если у вас есть выделенный графический процессор NVIDIA и вы хотите воспользоваться его вычислительной мощностью, вместо tensorflow установите пакет tensorflow-gpu , который включает поддержку GPU.

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

Для проверки установки используйте следующую команду, которая выведет версию TensorFlow:

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

На момент написания статьи последней стабильной версией TensorFlow была 2.0.0.

 2.0.0

Ваша версия TensorFlow может отличаться от версии, показанной здесь.

Если вы новичок в TensorFlow, посетите страницу «Начало работы с TensorFlow» и узнайте, как создать своё первое приложение машинного обучения. Вы также можете клонировать репозитории TensorFlow Models или TensorFlow-Examples с Github, чтобы изучить и протестировать примеры TensorFlow.

Закончив работу, деактивируйте среду, введя команду deactivate , и вы вернетесь в обычную оболочку.

 deactivate

Заключение

В этом уроке мы показали, как установить TensorFlow на CentOS 7.

Если у вас возникла проблема или вы хотите оставить отзыв, оставьте комментарий ниже.

python centos Не используете CentOS 7?
Выберите другую ОС:
центос 8 дебиан 10 дебиан 9 убунту 18.04 убунту 20.04

Связанные руководства

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *