Как установить TensorFlow на CentOS 7

Как установить TensorFlow на CentOS 7

29 Декабря 2019 | CentOS

Из этого руководства Вы узнаете, как установить TensorFlow на CentOS 7.

Как установить TensorFlow на CentOS 7
TensorFlow - это бесплатная платформа с открытым исходным кодом для построения моделей машинного обучения, разработанная Google. Он используется рядом организаций, включая Twitter, PayPal, Intel, Lenovo и Airbus.

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


Установка TensorFlow на CentOS 

TensorFlow поддерживает Python 2 и 3.

Мы будем использовать Python 3 и установить TensorFlow в виртуальной среде. Таким образом, вы можете иметь несколько разных изолированных сред Python на одном компьютере и устанавливать определенную 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 важной частью базовой системы CentOS. SCL позволит вам установить более новые версии python 3.x вместе со стандартным python v2.7.5, чтобы системные инструменты, такие как yum, продолжали работать должным образом.


Чтобы включить репозиторий, установите файл выпуска SCL:


sudo yum install centos-release-scl


После этого 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 Python 3.6, рекомендуемый способ создания виртуальной среды - использовать venv модуль.

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


scl enable rh-python36 bash


Перейдите в каталог, где вы хотели бы сохранить проект TensorFlow. 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 в него:


mkdir tensorflow_projectcd tensorflow_project


В каталоге выполните следующую команду, чтобы создать виртуальную среду:


python3 -m venv venv


Приведенная выше команда создает каталог с именем venv, который содержит копию двоичного файла Python, менеджера пакетов Pip, стандартной библиотеки Python и других вспомогательных файлов. Вы можете использовать любое имя для виртуальной среды.

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

source venv/bin/activate


После активации каталог bin виртуальной среды будет добавлен в начале $PATH переменной . Кроме того, приглашение вашей оболочки изменится и будет отображать имя виртуальной среды, которую вы используете в данный момент. В этом случае это так venv.

Для установки TensorFlow требуется pip версия 19 или выше. Запустите следующую команду для обновления pipдо последней версии:


pip install --upgrade pip


3. Установка TensorFlow 

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


pip install --upgrade tensorflow


Если у вас есть выделенный графический процессор NVIDIA и вы хотите воспользоваться преимуществами его вычислительной мощности, вместо tensorflow установки tensorflow-gpu пакета, включающего поддержку графического процессора.


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

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


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


На момент написания этой статьи последняя стабильная версия 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 свое первое ML-приложение. Вы также можете клонировать репозитории TensorFlow Models или TensorFlow- examples из Github, а также исследовать и тестировать примеры TensorFlow.

Как только вы закончите свою работу, деактивируйте среду, набрав, deactivate и вы вернетесь к своей обычной оболочке.


deactivate


Вывод 

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


    Комментарии

    Если у вас есть вопросы, не стесняйтесь оставлять комментарии ниже.

Загрузка комментариев...