- Как установить Tensorflow: инструкция
- Установка TensorFlow в разных окружениях
- Как установить TensorFlow в Python
- Как установить TensorFlow в Windows
- Как установить TensorFlow в Anaconda
- Как установить TensorFlow в PyCharm
- tensorflow 2.13.0
- Навигация
- Ссылки проекта
- Статистика
- Метаданные
- Сопровождающие
- Классификаторы
- Описание проекта
- Подробности проекта
- Ссылки проекта
- Статистика
- Метаданные
- Сопровождающие
- Классификаторы
Как установить Tensorflow: инструкция
Если вы всерьез задумали заняться машинным обучением, верным помощником вам станет TensorFlow. Эта библиотека, разработанная командой Google, содержит всё необходимое для тренировки нейросетей. Но сначала нужно ее установить, а методы установки TensorFlow достаточно серьезно различаются в зависимости от того окружения, которое вы используете.
Установка TensorFlow в разных окружениях
Из общих рекомендаций выделим адрес каталога, в который мы будем устанавливать библиотеку. Путь к ней не должен содержать пробелов, кириллических и специальных символов: желательно использовать только латиницу и цифры, в крайнем случае — подчеркивания. Это позволит избежать ошибок и вылетов при загрузке.
Как установить TensorFlow в Python
Установка TensorFlow в Python может быть как предельно простой, так и немного замысловатой. Простой вариант подойдет тем, кто поставил Python только ради TensorFlow. Этим пользователям достаточно набрать в IDLE (так в Python называется IDE) следующую команду менеджера пакетов pip , который есть во всех новых версиях Python, начиная с 3.4:
Для удаления любого пакета просто замените install на uninstall .
Но такой способ установки не подойдет тем, кто уже использует Python для других целей, поскольку будут подгружены зависимости TensorFlow, в результате чего нужные вам версии определенных пакетов могут измениться. Чтобы этого избежать, сначала ставим следующий пакет:
Теперь давайте создадим виртуальное окружение (директория приведена просто для примера, замените ее на желаемую):
virtualenv ~/mymlproject/tensorflow
Теперь активируем нашу виртуальную среду:
source ~/mymlproject/tensorflow/bin/activate
Об успешности активации будет свидетельствовать измененная запись виртуальной среды в командной строке, она будет указана в скобках: (tensorflow) .
Мы почти у цели — осталось установить собственно TensorFlow, что делает следующая простая команда:
(tensorflow) pip install tensorflow
Вот и всё, теперь можно начать работу над оптимизацией нейросети, а когда закончите, можно выйти из виртуальной среды, набрав:
Как установить TensorFlow в Windows
Установка TensorFlow в Windows также не представляет особых трудностей. Вы даже можете выбрать, какую версию установить: CPU или GPU. CPU означает, что вычисления будут обрабатываться за счет мощности центрального процессора, а в GPU к вычислениям будет подключаться графический (но пока только NVidia).
pip install tensorflow-gpu
При этом учтите, что для большинства задач машинного обучения вполне достаточно CPU-версии, а GPU используется в качестве помощника для тренировки моделей глубокого обучения (многослойные нейросети со сложной структурой).
Как установить TensorFlow в Anaconda
Установка TensorFlow в Anaconda — процесс несколько более сложный. Будем предполагать, что сама Anaconda у вас уже установлена. Сначала наберите в поиске (меню «Пуск») Anaconda prompt и запустите найденный файл или зайдите в Anaconda Navigator и выберите там CMD.exe Prompt . В открывшемся окне введите следующее (путь у вас будет, разумеется, свой):
(base) C:\conda create -n tensorflow
На предложение системы загрузить и установить все пакеты (их может быть много, и это нормально) ответьте нажатием Y . Далее активируем виртуальную среду, введя в консоли:
conda activate tensorflow
О том, что всё сделано правильно, будет свидетельствовать замена в названии окружения с (base) на (tensorflow) . Приступаем к установке:
Далее снова жмем Y и ожидаем, когда загрузится сама библиотека и все зависимости. Вот и всё, можно приступать к работе.
Как установить TensorFlow в PyCharm
Здесь это делается без какого-либо кода, а через меню создания виртуальной среды. В меню PyCharm в пункте New environment using выберите Virtualenv , а ниже укажите путь, по которому будет доступно это окружение.
Далее в меню слева жмем на пункт Project Interpreter , находим там TensorFlow (можно через встроенный поиск), кликаем внизу на Install Package и ждем окончания установки.
Проверить корректность установки можно, вернувшись в предыдущее меню Project Interpreter : в списке должна быть как сама TensorFlow, так и все ее зависимости.
tensorflow 2.13.0
TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.
Навигация
Ссылки проекта
Статистика
Метаданные
Лицензия: Apache Software License (Apache 2.0)
Метки tensorflow, tensor, machine, learning
Требует: Python >=3.8
Сопровождающие
Классификаторы
- Development Status
- 5 — Production/Stable
- GPU :: NVIDIA CUDA :: 11.8
- Developers
- Education
- Science/Research
- OSI Approved :: Apache Software License
- Python :: 3
- Python :: 3 :: Only
- Python :: 3.8
- Python :: 3.9
- Python :: 3.10
- Python :: 3.11
- Scientific/Engineering
- Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence
- Scientific/Engineering :: Mathematics
- Software Development
- Software Development :: Libraries
- Software Development :: Libraries :: Python Modules
Описание проекта
TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation. Its flexible architecture allows easy deployment of computation across a variety of platforms (CPUs, GPUs, TPUs), and from desktops to clusters of servers to mobile and edge devices.
Originally developed by researchers and engineers from the Google Brain team within Google’s AI organization, it comes with strong support for machine learning and deep learning and the flexible numerical computation core is used across many other scientific domains. TensorFlow is licensed under Apache 2.0.
Подробности проекта
Ссылки проекта
Статистика
Метаданные
Лицензия: Apache Software License (Apache 2.0)
Метки tensorflow, tensor, machine, learning
Требует: Python >=3.8
Сопровождающие
Классификаторы
- Development Status
- 5 — Production/Stable
- GPU :: NVIDIA CUDA :: 11.8
- Developers
- Education
- Science/Research
- OSI Approved :: Apache Software License
- Python :: 3
- Python :: 3 :: Only
- Python :: 3.8
- Python :: 3.9
- Python :: 3.10
- Python :: 3.11
- Scientific/Engineering
- Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence
- Scientific/Engineering :: Mathematics
- Software Development
- Software Development :: Libraries
- Software Development :: Libraries :: Python Modules