Сегодня в статье мы опишем, как происходит установка TensorFlow и начало работы с этим инструментом. Перед этим немного остановимся на описании самого инструмента, потому что многие пользователи ищут, как происходит установка TensorFlow, но до конца не понимают, что это за инструмент и нужен ли он им.
Часть пользователей считает, что TensorFlow — это просто библиотека для машинного обучения. Да, по сути, это библиотека, но на самом деле TensorFlow уже давно переросла возможности «просто библиотеки» и стала полноценным фреймворком или структурой инструментов для реализации машинного обучения в программных продуктах разных разработчиков. Поэтому о TensorFlow можно сказать, что это «библиотека», «фреймворк», «экосистема», «набор инструментов». Все эти термины созвучны с возможностями TensorFlow.
Библиотека TensorFlow: особенности
Библиотека TensorFlow — это продукт деятельности разработчиков компании Google. Над этим инструментом разработчики Гугл «бились» очень много времени, однако обнародовали и сделали его общедоступным только в 2015 году. С тех пор библиотека TensorFlow достаточно быстро обрела популярность среди разработчиков, использующих машинное обучение в собственных работах.
Библиотека TensorFlow включает в себя несколько важных особенностей:
Содержит в своем составе функцию, которая достаточно просто взаимодействует со сложными математическими выражениями и вычислениями.
Обеспечивает программирование глубоких нейронных сетей и машинного обучения разными алгоритмами.
Содержит функцию, которая вычисляет различные наборы данных, что позволяет применять этот инструмент в разных сферах человеческой деятельности.
Библиотека TensorFlow состоит из множества других более мелких библиотек. При необходимости к ней можно подключить другие недостающие библиотеки. Именно поэтому TensorFlow называют «экосистемой машинного обучения».
В общем, если есть задумка использовать возможности машинного обучения в собственном программном продукте, тогда можно воспользоваться возможностями TensorFlow. При этом можно не задумываться о том, подойдет или не подойдет.
Библиотека TensorFlow: установка
Чтобы начать использовать библиотеку TensorFlow, нужно удостовериться, что ваше устройство подходит по системным и программным требованиями.
Системные и программные требования к устройству для комфортной работы на нем с библиотекой TensorFlow:
На компьютере должен быть установлен Python 3.9 для версии TensorFlow 2.5 и выше; либо Python 3.8 для версий TensorFlow 2.2–2.4; либо Python 3.7 для TensorFlow ниже 2.2 версии.
На компьютере должен быть установлен «pip 19.0» или выше.
Компьютер должен управляться следующими операционными системами: Ubuntu не ниже версии 16.04, macOS не ниже версии 10.12.6, Windows 7 и выше. Причем архитектура должна быть 64-битной.
Для работы на Windows на компьютере должна быть установлена программа Visual Studio не ниже версии 2015 года и компонент «Microsoft Visual C++».
При более низких характеристиках компьютера или при другой программной конфигурации устройства разработчики TensorFlow не гарантируют стабильную работу библиотеки.
Установка TensorFlow на компьютер проходит в 3 этапа. Чуть ниже мы остановимся на каждом этапе подробнее.
Перед установкой TensorFlow проверяем Python и pip
Обычно пользователи знают системные характеристики собственных устройств. Если ваше устройство подходит по техническим параметрам, тогда самое время проверить программные. Для начала узнаем версию Питона и «пип». Для этого у консоли любой системы введите следующие команды:
$python3 --version
$pip3 --version
Если вы увидите, что на вашем компьютере все это инсталлировано, тогда можно переходить к пункту инсталляции библиотеки «ТензорФлоу». Если нет, тогда нужно инсталлировать Питон, «пип» и утилиту «venv». Это делается при помощи следующих команд:
Для Linux:
$ sudo apt update
$ sudo apt install python3-dev python3-pip python3-venv
Для Макбук:
/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
export PATH="/usr/local/opt/python/libexec/bin:$PATH"
# если у вас на Макбуке операционная система Сиерра, тогда используйте следующее
PATH="/usr/local/bin:/usr/local/sbin:$PATH"
brew update
brew install python # Питон 3
Для Виндовс:
Установите модуль Microsoft Visual C++ для рабочего окружения «Визуал Студио».
Скачайте последнюю версию Питона с официальной страницы языка и установите в привычном режиме.
Виртуальная среда для TensorFlow
Виртуальная среда на компьютере нужна будет, чтобы изолировать пакет TensorFlow и Python от операционной системы. Виртуальная среда создается с использованием интерпретатора Python при помощи следующих команд:
Для Линукс и МакОС:
$ python3 -m venv --system-site-packages ./venv
Для Windows:
C:\> python -m venv --system-site-packages .\venv
После того как виртуальная среда создана, ее нужно активировать. Делается это при помощи следующих команд:
Для Линукс и МакОС:
$ source ./venv/bin/activate # sh, bash, or zsh
$. ./venv/bin/activate.fish # fish
$ source ./venv/bin/activate.csh # csh or tcsh
После активирования виртуального окружения на Линукс и МакОС нужно инсталлировать пакет «пип» следующей командой:
pip install --upgrade pip
Активирование виртуального окружения на Windows:
.\venv\Scripts\activate
Установка пакета «пип» после активирования виртуального окружения на Виндовс:
pip install --upgrade pip
Установка TensorFlow
Установка TensorFlow на всех операционных системах будет выполнена одной командой. Так происходит, потому что в предыдущем шаге мы создали и активировали виртуальное окружение для работы с этой библиотекой.
Итак, установка TensorFlow осуществляется командой:
(venv) $ pip install --upgrade tensorflow
После завершения установки библиотеки нужно будет проверить ее работоспособность командой:
(venv) $ python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1100, 1100])))"
Заключение
Установка TensorFlow и Python завершена. Самое время приступать к работе. В последующих статьях мы покажем примеры использования этого инструмента при разработке программ на основе машинного обучения.
Другое
