Как установить тензор флоу под анаконду

Шаг 1. Создайте виртуальную среду на Python.

Виртуальная среда — это изолированная среда для проектов Python. Внутри виртуальной среды у нас может быть совершенно независимый набор пакетов (зависимостей) и настроек, которые не будут конфликтовать ни с чем в другой виртуальной среде или с локальной средой Python по умолчанию.

Это означает, что мы можем хранить разные версии одного и того же пакета, например, мы можем использовать scikit-learn 0.1 для одного проекта и scikit-learn 0.22 для другого проекта в той же системе, но в разных виртуальных средах.

Создание виртуальной среды

Ubuntu / Mac (Python без Анаконды)

$ virtualenv --system-site-packages -p python3 tf_2

Приведенная выше команда создаст виртуальную среду tf_2 , Понимание команды,

virtualenv создаст виртуальную среду.
—system-site-packages позволяет проекты в виртуальной среде tf_2 доступ к глобальным сайт-пакетам. Настройка по умолчанию не разрешает этот доступ ( —no-site-packages раньше использовался для этой настройки по умолчанию, но теперь устарел.)
-p python3 используется для установки интерпретатора Python для tf_2 , Этот аргумент можно пропустить, если virtualenv был установлен с Python3. По умолчанию это интерпретатор python для виртуальной среды. Другой вариант для установки Python3.x в качестве интерпретатора $ virtualenv —system-site-packages —python=python3.7 tf_2 , Это дает больше контроля.
tf_2 это имя виртуальной среды, которую мы создали. Это создает физический каталог в месте расположения виртуальных сред. это /tf_2 Каталог содержит копию компилятора Python и все пакеты, которые мы установим позже.

Конда на Ubuntu / Mac (Python от Анаконды)

Если вы используете Conda, вы можете создать виртуальную среду как,

$ conda create -n tf_2

Приведенная выше команда также создаст виртуальную среду tf_2 , В отличие от ранее, нам не требуется устанавливать другой пакет для создания виртуальной среды. Встроенный conda Команда обеспечивает это.

conda может использоваться для создания виртуальных сред, установки пакетов, вывода списка установленных пакетов в среде и т. д. Короче, conda выполняет операции, которые pip а также virtualenv делает Тем не мение, conda не заменяет pip так как некоторые пакеты доступны на pip но не на conda ,
create используется для создания виртуальной среды.
-n это аргумент, специфичный для create , -n используется для названия виртуальной среды. Значение n то есть имя среды, здесь tf_2 ,
Дополнительные полезные аргументы: аналогично —system-site-packages в virtualenv , —use-local может быть использован.

Шаг 2. Активируйте виртуальную среду.

Активируйте виртуальную среду.

Ubuntu / Mac (Python без Анаконды)

$ source tf_2/bin/activate

Конда на Ubuntu / Mac (Python от Анаконды)

$ conda activate tf_2

После активации терминал изменится на этот (tf_2) $ ,

Шаг 3. Установите TensorFlow 2.0.

Следующие инструкции одинаковы для обеих опций Python.

Перед началом установки TensorFlow мы обновим pip ,

(tf_2) $ pip install --upgrade pip

Теперь установите TensorFlow.

(tf_2) $ pip install --upgrade tensorflow==2.0.0-beta1

tensorflow Приведенный выше аргумент устанавливает версию 2.0.0-бета1 только для процессора.

На момент написания этой статьи у нас был тензор потока 2.0.0-бета1. Это рекомендуется. Мы можем изменить аргумент на один из следующих, основываясь на нашем требовании.

tensorflow==2.0.0-beta1 -Preview TF 2.0 Beta build только для процессора (рекомендуемые).
tensorflow-gpu==2.0.0-beta1 -Preview TF 2.0 Бета-версия с Поддержка GPU,
tensorflow -Последний стабильный выпуск только для процессора,
tensorflow-gpu — Последний стабильный выпуск с Поддержка GPU,
tf-nightly — Предварительный просмотр ночной сборки только для процессора.
tf-nightly-gpu -Предыдущий ночной билд с Поддержка GPU,

Примечание: мы будем использовать pip install и для Конды. TensorFlow не доступен с conda ,

Шаг 4. Проверьте установку.

Чтобы быстро проверить установку через терминал, используйте

(tf_2) $ python -c "import tensorflow as tf; x = [[2.]]; print('tensorflow version', tf.__version__); print('hello, <>'.format(tf.matmul(x, x)))"

Вывод будет (игнорируя системные сообщения),

tensorflow version 2.0.0-beta1
hello, [[4.]]

Обратите внимание на вывод версии TensorFlow. Если это не та версия, которую вы установили (в данном случае 2.0.0-бета1), значит, что-то пошло не так. Скорее всего, ранее был установлен TensorFlow и / или текущая установка не удалась.

Пример TensorFlow 2.0

Мы будем тестировать и изучать TensorFlow 2.0 с MNIST (fashion_mnist)Пример классификации изображений.

import matplotlib.pyplot as plt

import tensorflow as tf
layers = tf.keras.layers

import numpy as np

print(tf.__version__)

Убедитесь, что tf.__version__ выходы 2.х. Если версия старше, проверьте установку или виртуальную среду.

Скачатьfashion_mnistданные из tf открыть наборы данных и предварительно обработать его.

mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

Чтобы ознакомиться с данными, мы приведем несколько примеров из них.

class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']plt.figure(figsize=(10,10))
for i in range(25): 
plt.subplot(5,5,i+1) 
plt.xticks([]) 
plt.yticks([]) 
plt.grid(False) 
plt.imshow(x_train[i], cmap=plt.cm.binary) 
plt.xlabel(class_names[y_train[i]])
plt.show()

Теперь мы будем строить модельпослойный,

model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))model.compile(optimizer='adam', 
loss='sparse_categorical_crossentropy', 
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

Обратите внимание, что эта модель предназначена только для демонстрации и, следовательно, обучена всего за пять эпох.

Теперь мы проверим точность модели на тестовых данных.

model.evaluate(x_test, y_test)

Мы представим одно из предсказаний. Мы будем использовать некоторые UDF из [ 3 ].

def plot_image(i, predictions_array, true_label, img): 
predictions_array, true_label, img = predictions_array[i], true_label[i], img[i] 
plt.grid(False) 
plt.xticks([]) 
plt.yticks([]) 
 
plt.imshow(img, cmap=plt.cm.binary) predicted_label = np.argmax(predictions_array) 
 
if predicted_label == true_label: 
color = 'blue' 
else: 
color = 'red' 
 
plt.xlabel("<> % (<>)".format(class_names[predicted_label], 
100*np.max(predictions_array), 
class_names[true_label]), 
color=color)def plot_value_array(i, predictions_array, true_label): 
predictions_array, true_label = predictions_array[i], true_label[i] 
plt.grid(False) 
plt.xticks([]) 
plt.yticks([]) 
thisplot = plt.bar(range(10), predictions_array, color="#777777") 
plt.ylim([0, 1]) 
predicted_label = np.argmax(predictions_array) 
 
thisplot[predicted_label].set_color('red') 
thisplot[true_label].set_color('blue')

Мы найдем прогноз, то есть вероятность каждого изображения, принадлежащего каждому из 10 классов, для тестовых изображений.

predictions = model.predict(x_test)i = 0
plt.figure(figsize=(6,3))
plt.subplot(1,2,1)
plot_image(i, predictions, y_test, x_test)
plt.subplot(1,2,2)
plot_value_array(i, predictions, y_test)
plt.show()

Как мы можем видеть на графике выше, вероятность предсказания «ботинка лодыжки» самая высокая. Для дальнейшего подтверждения мы выводим прогнозируемую метку как,

predicted_label = class_names[np.argmax(predictions[0])]
print('Actual label:', class_names[y_test[0]])
print('Predicted label:', predicted_label)

Шаг 5. Деактивировать виртуальную среду

Перед закрытием мы отключим виртуальную среду.

Для virtualenv использование,

(tf_2) $ deactivate

Для conda использование,

(tf_2) $ conda deactivate

Репозиторий GitHub с примером MNIST на TensorFlow 2.0 Вот,

Вывод

TensorFlow 2.0 предоставляет простые в использовании возможности keras API, например, послойное моделирование.

Мы узнали об установке TensorFlow 2.0.

Мы прошли настоящий пример классификации данных MNIST с TF 2.0.

Ссылки

Стандартизация на Keras: руководство по API высокого уровня в TensorFlow 2.0

Что будет в TensorFlow 2.0

Тренируй свою первую нейронную сеть: базовая классификация

Это сообщение было первоначально размещено на medium.com 13 июня 2019 г.

TensorFlow – Установка

Для установки TensorFlow важно, чтобы в вашей системе был установлен «Python». Python версии 3.4+ считается наилучшим для начала установки TensorFlow.

Для установки TensorFlow в операционной системе Windows выполните следующие шаги.

Шаг 1 – Убедитесь, что версия Python устанавливается.

Шаг 2 – Пользователь может выбрать любой механизм для установки TensorFlow в систему. Мы рекомендуем «Пип» и «Анаконда». Pip – это команда, используемая для выполнения и установки модулей в Python.

Перед установкой TensorFlow нам необходимо установить инфраструктуру Anaconda в нашей системе.

После успешной установки проверьте в командной строке команду «conda». Выполнение команды отображается ниже –

Шаг 3 – Выполните следующую команду, чтобы инициализировать установку TensorFlow –

conda create --name tensorflow python = 3.5

Он загружает необходимые пакеты, необходимые для установки TensorFlow.

Шаг 4 – После успешной настройки среды важно активировать модуль TensorFlow.

activate tensorflow

Шаг 5 – Используйте pip для установки «Tensorflow» в системе. Команда, используемая для установки, упоминается ниже:

pip install tensorflow

pip install tensorflow-gpu

После успешной установки важно знать пример выполнения программы TensorFlow.

Следующий пример помогает нам понять основную программу создания «Hello World» в TensorFlow.

Код для реализации первой программы упомянут ниже:

Как установить Tensorflow

TensorFlow – это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная компанией Google Brain (исследовательское подразделение Google) для создания и обучения разнообразных моделей машинного обучения.

Она была представлена в 2015 году и быстро стала одной из самых популярных и влиятельных библиотек для разработки моделей глубокого обучения и различных нейросетей.

TensorFlow предоставляет широкий спектр инструментов и библиотек для создания и обучения моделей машинного обучения. Основная концепция TensorFlow заключается в описании вычислительных графов, где узлы представляют математические операции, а рёбра – данные, перемещающиеся между этими операциями. Такой граф позволяет эффективно оптимизировать и распараллеливать вычисления, что особенно важно при обучении больших и сложных моделей.

TensorFlow широко используется для различных задач машинного обучения, включая:

обработку изображений, обработку естественного языка,

голосовую и речевую обработку,

анализ данных,

многие другие.

Он поддерживает как традиционные методы машинного обучения, так и современные глубокие нейросети, включая свёрточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры.

В дополнение к основной библиотеке TensorFlow, существует также:

TensorFlow Lite – версия для развёртывания моделей на мобильных устройствах;

TensorFlow.js – версия для выполнения моделей в браузерах и Node.js.

TensorFlow имеет большое сообщество разработчиков, активно создающих и делающих доступными различные расширения, модели и инструменты, что делает его мощным инструментом для исследований и разработки в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Аренда выделенного сервера

В RU-CENTER вы можете арендовать выделенный сервер, который поможет со всеми вашими проектами, включая те, что работают с TenserFlow.

Обеспечьте максимальную надёжность и безопасность хранения данных на мощных физических серверах, размещенных в нашем дата-центре в Москве. Независимо от тарифа, мы гарантируем обслуживание и поддержку 24/7, чтобы ваши проекты всегда были на пике производительности.

Доверьте свои вычислительные потребности профессионалам RU-CENTER и сделайте следующий шаг к эффективному и надёжному развитию своих проектов.

Установка и удаление TensorFlow в Python

Чтобы установить TensorFlow в Python, вы можете использовать утилиту управления пакетами «pip».

Важно! «pip» – это стандартный инструмент управления пакетами для Python. Он позволяет устанавливать, обновлять и удалять сторонние пакеты и библиотеки, включая TensorFlow.

Инструкция 1. Если вы поставили Python ради TensorFlow:

Откройте терминал.

Введите следующую команду для установки последней версии TensorFlow:

«pip» install tensorflow

Инструкция 2. Если вы поставили Python не только для TensorFlow:

Если у вас уже установлены другие пакеты и вы хотите избежать возможных конфликтов с версиями зависимых пакетов, рекомендуется использовать виртуальное окружение. Это позволит вам создать изолированное пространство для установки TensorFlow и его зависимостей.

Один из инструментов, который может помочь в создании и управлении виртуальными средами, – это «virtualenv».

Откройте терминал.

Установите «virtualenv» с помощью «pip»:

pip install virtualenv

Затем создайте виртуальное окружение в отдельной директории:

Этими командами мы создали виртуальное окружение с именем «mytensorflowenv» в директории «mymlproject».

После создания виртуального окружения, активируйте его, используя команду:

Если активация прошла успешно, вы увидите изменение в строке командной строки, отображающее имя вашей виртуальной среды в скобках.

Теперь вы готовы установить TensorFlow и другие необходимые пакеты в эту изолированную среду. Просто выполните команду:

(mytensorflowenv) pip install tensorflow

Готово! Вы можете начать работу над вашей оптимизацией нейросети.

Когда завершите работу, чтобы выйти из виртуальной среды, просто наберите:

Таким образом, вы можете избежать конфликтов между зависимостями и сохранить чистоту установок для других ваших проектов.

Важно! Если вы захотите удалить TensorFlow, то достаточно будет ввести команду:

pip uninstall tensorflow

Установка TensorFlow в Windows

Установить TensorFlow в Windows действительно несложно. Давайте рассмотрим процедуру установки для версий TensorFlow с использованием CPU и GPU.

Важно! Помните, что выбор версии (CPU или GPU) зависит от ваших потребностей и ресурсов компьютера. CPU-версия подходит для большинства задач, но GPU-версия может существенно ускорить процесс обучения моделей глубокого обучения.

Установка TensorFlow с использованием CPU:

Откройте терминал и введите следующую команду:

pip install tensorflow

Эта команда установит версию TensorFlow, которая предназначена для работы с CPU. Она подходит для большинства задач машинного обучения.

Установка TensorFlow с использованием GPU (при наличии поддерживаемой видеокарты):

Если у вас есть совместимая видеокарта и вы хотите использовать GPU для ускорения обучения моделей глубокого обучения, вы можете установить TensorFlow-GPU. Введите следующую команду в командной строке:

pip install tensorflow-gpu

Это установит TensorFlow, оптимизированный для работы с GPU.

GPU версия TensorFlow может потребовать установки дополнительных библиотек, таких как CUDA и cuDNN, чтобы обеспечить правильное взаимодействие с вашей видеокартой.

В любом случае вы успешно установили TensorFlow на ОС Windows! После установки TensorFlow, вы можете начать создавать и обучать модели машинного обучения.

Установка TensorFlow в Anaconda

В окне Anaconda Prompt введите следующую команду для создания новой виртуальной среды с именем «tensorflow»:

conda create -n tensorflow

Подтвердите загрузку и установку всех необходимых пакетов, нажав клавишу Y.

После завершения создания виртуальной среды, активируйте её, введя следующую команду:

conda activate tensorflow

Если активация прошла успешно, вы увидите изменение в строке командной строки с «(base)» на «(tensorflow)».

Теперь, находясь в активированной виртуальной среде, установите TensorFlow с помощью следующей команды:

conda install tensorflow

Подтвердите установку, нажав клавишу Y, и дождитесь загрузки библиотеки и всех необходимых зависимостей.

После завершения установки, вы можете начать использовать TensorFlow внутри вашей Anaconda-виртуальной среды.

Таким образом, вы создали изолированную среду в Anaconda с установленным TensorFlow, что поможет избежать конфликтов зависимостей с другими проектами.

Установка TensorFlow в PyCharm

Для установки TensorFlow в PyCharm вам потребуются установленные:

PyCharm,

Python,

«pip».

Откройте PyCharm и создайте новый проект с помощью опции New Project.

Выберите интерпретатор проекта – Python.

В разделе «New environment using» выберите virualenv.

Щёлкните Create, чтобы создать новый проект.

Вызовите терминал PyCharm, кликнув по значку в нижнем левом углу экрана, как показано на картинке:

Для установки TensorFlow введите:

pip install tensorflow

Дождитесь завершения установки. Это может занять несколько минут. В процессе вы будете видеть следующие строки:

Downloading tensorflow-2.13.0-cp39-cp39-macosx_12_0_arm64.whl (1.9 kB)

Downloading tensorflow_macos-2.13.0-cp39-cp39-macosx_12_0_arm64.whl (189.3 MB)

Downloading flatbuffers-23.5.26-py2.py3-none-any.whl (26 kB)

Downloading absl_py-1.4.0-py3-none-any.whl (126 kB)

Downloading tensorflow_estimator-2.13.0-py2.py3-none-any.whl (440 kB)

Downloading packaging-23.1-py3-none-any.whl (48 kB)

Downloading six-1.16.0-py2.py3-none-any.whl (11 kB)

Downloading astunparse-1.6.3-py2.py3-none-any.whl (12 kB)

Downloading grpcio-1.57.0-cp39-cp39-macosx_10_10_universal2.whl (9.1 MB)

После завершения установки вы можете проверить TensorFlow, импортировав его в свой Python-код. Откройте новый файл Python и введите следующий код:

import tensorflow as tf

Запустите код. Если TensorFlow установлен правильно, вы увидите номер версии, который будет выведен в консоли снизу в формате:

Готово! Вы успешно установили TensorFlow в PyCharm.

Заключение

В этом руководстве мы рассмотрели простые и эффективные шаги по установке TensorFlow – мощной библиотеки машинного обучения, – на разные платформы.

TensorFlow#

TensorFlow enables your data science, machine learning, and artificial intelligence workflows. This page shows how to install TensorFlow using the conda package manager included in Anaconda and Miniconda.

TensorFlow CPU with conda is supported on 64-bit Ubuntu Linux 16.04 or later and macOS 10.12.6 or later.

TensorFlow GPU with conda is only available though version 2.4.1 (2021). For the latest TensorFlow GPU installation, follow the installation instructions on the TensorFlow website.

Install TensorFlow#

Download and install Anaconda or Miniconda.

Open a terminal application and use the default bash shell.

Choose a name for your TensorFlow environment, such as “tf”.

Use the following commands to install the current release of TensorFlow. CPU-only is recommended for beginners.

CPU-only TensorFlow

conda create -n tf tensorflow conda activate tf

GPU TensorFlow
Note GPU TensorFlow is only available via conda for Windows and Linux.

conda create -n tf-gpu tensorflow-gpu conda activate tf-gpu

TensorFlow is now installed and ready to use.

For using TensorFlow with a GPU, refer to the TensorFlow documentation, specifically the section on device placement.

CUDA versions#

GPU TensorFlow uses CUDA. For a version compatibility table for GPU TensorFlow on Linux, see https://www.tensorflow.org/install/source#gpu. For Windows, see https://www.tensorflow.org/install/source_windows#gpu.

GPU TensorFlow conda packages are currently only supported for Windows or Linux.

TensorFlow 2.10 was the last release that supported GPU on Windows Native.

To install GPU TensorFlow with a non-default CUDA version like 9.0, run the following commands:

conda create -n tf-gpu-cuda9 tensorflow-gpu cudatoolkit=9.0 conda activate tf-gpu-cuda9

Nightly builds#

Advanced users may wish to install the latest nightly build of TensorFlow. These nightly builds are unstable and are only available as pip packages on PyPI.

To install the nightly build of CPU-only TensorFlow:

conda create -n tf-n python conda activate tf-n pip install tf-nightly

Or, to install the nightly build of GPU TensorFlow on Linux or Windows:

conda create -n tf-n-gpu python conda activate tf-n-gpu pip install tf-nightly-gpu

Похожие публикации:

Как отменить обновление windows 10

Как сделать большие скобки в ворде

Как сделать слайдер в фигма

Как узнать класс объекта с