Tensorflow को कैसे डाउनलोड और इंस्टॉल करें? Jupyter नोटबुक

इस ट्यूटोरियल में, हम बताएंगे कि कैसे इंस्टॉल करें टेंसरफ्लो एनाकोंडा Windows. आप सीखेंगे कि TensorFlow का उपयोग कैसे करें Jupyter स्मरण पुस्तक। Jupyter एक नोटबुक दर्शक है.

TensorFlow संस्करण

TensorFlow कई CPU और GPU पर गणनाओं का समर्थन करता है। इसका मतलब है कि प्रशिक्षण की गति को बेहतर बनाने के लिए गणनाओं को डिवाइस में वितरित किया जा सकता है। समानांतरीकरण के साथ, आपको प्रशिक्षण एल्गोरिदम के परिणाम प्राप्त करने के लिए हफ्तों तक इंतजार करने की आवश्यकता नहीं है।

के लिए Windows उपयोगकर्ता के लिए, TensorFlow दो संस्करण प्रदान करता है:

• TensorFlow केवल CPU समर्थन के साथ: यदि आपकी मशीन NVIDIA GPU पर नहीं चलती है, तो आप केवल इस संस्करण को स्थापित कर सकते हैं
• GPU समर्थन के साथ TensorFlow: तेज़ कम्प्यूटेशन के लिए, आप TensorFlow GPU समर्थित संस्करण डाउनलोड कर सकते हैं। यह संस्करण तभी उपयोगी है जब आपको मज़बूत कम्प्यूटेशनल क्षमता की आवश्यकता हो।

इस ट्यूटोरियल के दौरान, TensorFlow का मूल संस्करण पर्याप्त है।

नोट: TensorFlow MacOS पर GPU समर्थन प्रदान नहीं करता है।

आगे बढ़ने का तरीका यहां बताया गया है

मैकओएस उपयोगकर्ता:

• एनाकोंडा स्थापित करें
• Tensorflow और निर्भरताएँ स्थापित करने के लिए एक .yml फ़ाइल बनाएँ
• लांच Jupyter नोटबुक

के लिए Windows

• एनाकोंडा स्थापित करें
• निर्भरताएँ स्थापित करने के लिए .yml फ़ाइल बनाएँ
• TensorFlow जोड़ने के लिए pip का उपयोग करें
• लांच Jupyter नोटबुक

Tensorflow को चलाने के लिए Jupyter, आपको एनाकोंडा के भीतर एक वातावरण बनाने की आवश्यकता है। इसका मतलब है कि आप Ipython स्थापित करेंगे, Jupyter, और TensorFlow को हमारी मशीन के अंदर एक उचित फ़ोल्डर में रखें। इसके अलावा, आप TensorFlow के लिए एक आवश्यक लाइब्रेरी जोड़ेंगे। डेटा विज्ञान: “पांडा”। पांडा लाइब्रेरी डेटा फ़्रेम में हेरफेर करने में मदद करती है।

एनाकोंडा स्थापित करें

डाउनलोड एनाकोंडा संस्करण 4.3.1 (के लिए Python 3.6) उपयुक्त प्रणाली के लिए।

एनाकोंडा आपको सभी आवश्यक पुस्तकालयों का प्रबंधन करने में मदद करेगा Python या आर. इसे देखें एनाकोंडा स्थापित करने के लिए ट्यूटोरियल

Tensorflow और निर्भरताएँ स्थापित करने के लिए .yml फ़ाइल बनाएँ

उसमे समाविष्ट हैं

• एनाकोंडा के मार्ग का पता लगाएँ
• कार्यशील निर्देशिका को एनाकोंडा पर सेट करें
• yml फ़ाइल बनाएँ (MacOS उपयोगकर्ता के लिए, TensorFlow यहाँ स्थापित है)
• yml फ़ाइल संपादित करें
• yml फ़ाइल संकलित करें
• एनाकोंडा सक्रिय करें
• TensorFlow स्थापित करें (Windows केवल उपयोगकर्ता)

चरण 1) एनाकोंडा का पता लगाएं,

पहला कदम जो आपको उठाना है वह है एनाकोंडा के मार्ग का पता लगाना।

आप एक नया कोंडा वातावरण बनाएंगे जिसमें आवश्यक लाइब्रेरीज़ शामिल होंगी जिनका उपयोग आप TensorFlow के ट्यूटोरियल के दौरान करेंगे।

Windows

यदि आप एक हैं Windows उपयोगकर्ता के लिए, आप एनाकोंडा प्रॉम्प्ट का उपयोग कर सकते हैं और टाइप कर सकते हैं:

C:\>where anaconda

हम उस फ़ोल्डर का नाम जानना चाहते हैं जहाँ एनाकोंडा स्थापित है क्योंकि हम इस पथ के अंदर अपना नया वातावरण बनाना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, ऊपर की तस्वीर में, एनाकोंडा एडमिन फ़ोल्डर में स्थापित है। आपके लिए, यह वही हो सकता है, यानी एडमिन या उपयोगकर्ता का नाम।

अगले चरण में, हम कार्यशील निर्देशिका को c:\ से Anaconda3 तक सेट करेंगे।

MacOS

MacOS उपयोगकर्ता के लिए, आप टर्मिनल का उपयोग कर सकते हैं और टाइप कर सकते हैं:

which anaconda

आपको एनाकोंडा के अंदर एक नया फ़ोल्डर बनाना होगा जिसमें निम्न शामिल होंगे: आईपाइथन, Jupyter और TensorFlowलाइब्रेरीज़ और सॉफ़्टवेयर स्थापित करने का एक त्वरित तरीका yml फ़ाइल लिखना है।

चरण 2) कार्यशील निर्देशिका सेट करें

आपको वह कार्यशील निर्देशिका निर्दिष्ट करनी होगी जहां आप yml फ़ाइल बनाना चाहते हैं।

जैसा कि पहले कहा गया था, यह एनाकोंडा के अंदर स्थित होगा।

MacOS उपयोगकर्ता के लिए:

टर्मिनल डिफ़ॉल्ट कार्यशील निर्देशिका को सेट करता है उपयोगकर्ता/उपयोगकर्ता नामजैसा कि आप नीचे दिए गए चित्र में देख सकते हैं, एनाकोंडा3 का पथ और वर्किंग डायरेक्टरी एक समान हैं। MacOS में, नवीनतम फ़ोल्डर $ से पहले दिखाया गया है। टर्मिनल इस वर्किंग डायरेक्टरी में सभी लाइब्रेरीज़ को इंस्टॉल करेगा।

यदि टेक्स्ट एडिटर पर पथ वर्किंग डायरेक्टरी से मेल नहीं खाता है, तो आप टर्मिनल में cd PATH लिखकर इसे बदल सकते हैं। PATH वह पथ है जिसे आपने टेक्स्ट एडिटर में पेस्ट किया है। PATH को 'PATH' से लपेटना न भूलें। यह क्रिया वर्किंग डायरेक्टरी को PATH में बदल देगी।

अपना टर्मिनल खोलें और टाइप करें:

cd anaconda3

के लिए Windows उपयोगकर्ता (एनाकोंडा3 से पहले फ़ोल्डर का ध्यान रखें):

cd C:\Users\Admin\Anaconda3

या पथ “जहाँ एनाकोंडा” कमांड आपको देता है

चरण 3) yml फ़ाइल बनाएँ

आप नई कार्यशील निर्देशिका के अंदर yml फ़ाइल बना सकते हैं।

फ़ाइल TensorFlow चलाने के लिए आवश्यक निर्भरताएँ स्थापित करेगी। इस कोड को कॉपी करके टर्मिनल में पेस्ट करें।

MacOS उपयोगकर्ता के लिए:

touch hello-tf.yml

एनाकोंडा3 के अंदर hello-tf.yml नाम की एक नई फ़ाइल दिखाई देनी चाहिए

के लिए Windows उपयोगकर्ता:

echo.>hello-tf.yml

hello-tf.yml नाम की एक नई फ़ाइल दिखाई देनी चाहिए

चरण 4) yml फ़ाइल संपादित करें

आप yml फ़ाइल को संपादित करने के लिए तैयार हैं।

MacOS उपयोगकर्ता के लिए:

फ़ाइल को संपादित करने के लिए आप टर्मिनल में निम्न कोड पेस्ट कर सकते हैं। MacOS उपयोगकर्ता इसका उपयोग कर सकते हैं शक्ति yml फ़ाइल को संपादित करने के लिए.

vi hello-tf.yml

अब तक, आपका टर्मिनल इस तरह दिखता है

आप एक दर्ज करें संपादित मोड। इस मोड के अंदर, आप esc दबाने के बाद कर सकते हैं:

• संपादित करने के लिए i दबाएँ
• सहेजने के लिए w दबाएँ
• बाहर निकलने के लिए q! दबाएँ

संपादन मोड में निम्नलिखित कोड लिखें और esc के बाद :w दबाएँ

नोट: फ़ाइल मामला है और इरादा संवेदनशील है। प्रत्येक इरादे के बाद 2 रिक्त स्थान आवश्यक हैं।

मैकोज़ के लिए

name: hello-tfdependencies:  
  - python=3.6  
  - jupyter  
  - ipython  
  - pandas  
  - pip:      
  - https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl

कोड स्पष्टीकरण

• नाम: hello-tf: yml फ़ाइल का नाम
• निर्भरताएँ:
• पायथन=3.6
• ज्यूपिटर
• आईपीथॉन
• पांडा: इंस्टॉल करें Python संस्करण 3.6, Jupyter, Ipython, और पांडा लाइब्रेरी
• पाइप: स्थापित करें Python पुस्तकालय
  • https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: Install TensorFlow from Google apis.

संपादन मोड बंद करने के लिए esc और उसके बाद :q! दबाएँ।

के लिए Windows उपयोगकर्ता:

Windows इसमें vim प्रोग्राम नहीं है, इसलिए इस चरण को पूरा करने के लिए नोटपैड पर्याप्त है।

notepad hello-tf.yml

फ़ाइल में निम्नलिखित दर्ज करें

name: hello-tfdependencies:  
- python=3.6  
- jupyter  
- ipython  
- pandas

कोड स्पष्टीकरण

• नाम: hello-tf: yml फ़ाइल का नाम
• निर्भरताएँ:
• पायथन=3.6
• ज्यूपिटर
• आईपीथॉन
• पांडा: स्थापित करें Python संस्करण 3.6, Jupyter, Ipython, और पांडा लाइब्रेरी

इससे नोटपैड खुल जाएगा, आप यहां से फ़ाइल को संपादित कर सकते हैं।

नोट: Windows उपयोगकर्ता अगले चरण में TensorFlow स्थापित करेंगे। इस चरण में, आप केवल conda वातावरण तैयार करते हैं

चरण 5) yml फ़ाइल संकलित करें

आप .yml फ़ाइल को निम्नलिखित कोड से संकलित कर सकते हैं:

conda env create -f hello-tf.yml

नोट: के लिए Windows उपयोगकर्ताओं के लिए, नया वातावरण वर्तमान उपयोगकर्ता निर्देशिका के अंदर बनाया जाता है।

इसमें समय लगता है। यह आपकी हार्ड डिस्क में लगभग 1.1 gb स्थान लेगा।

In Windows

चरण 6) कोंडा वातावरण सक्रिय करें

हम लगभग पूरा कर चुके हैं। अब आपके पास 2 conda वातावरण हैं।

आपने ट्यूटोरियल के दौरान उपयोग की जाने वाली लाइब्रेरी के साथ एक पृथक कोंडा वातावरण बनाया है। यह एक अनुशंसित अभ्यास है क्योंकि प्रत्येक यंत्र अधिगम प्रोजेक्ट को अलग-अलग लाइब्रेरी की आवश्यकता होती है। जब प्रोजेक्ट खत्म हो जाता है, तो आप इस वातावरण को हटा सकते हैं या नहीं।

conda env list

एस्टेरिक्स डिफ़ॉल्ट को इंगित करता है। पर्यावरण को सक्रिय करने के लिए आपको hello-tf पर स्विच करना होगा

MacOS उपयोगकर्ता के लिए:

source activate hello-tf

के लिए Windows उपयोगकर्ता:

activate hello-tf

आप जाँच सकते हैं कि सभी निर्भरताएँ एक ही वातावरण में हैं। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि यह अनुमति देता है Python उपयोग करने के लिए Jupyter और TensorFlow को एक ही वातावरण से डाउनलोड करें। यदि आप तीनों को एक ही फ़ोल्डर में स्थित नहीं देखते हैं, तो आपको फिर से शुरू करना होगा।

MacOS उपयोगकर्ता के लिए:

which python
which jupyter
which ipython

वैकल्पिक: आप अद्यतन की जांच कर सकते हैं.

pip install --upgrade tensorflow

चरण 7) TensorFlow को स्थापित करें Windows उपयोगकर्ता

विंडोज़ उपयोगकर्ता के लिए:

where python
where jupyter
where ipython

जैसा कि आप देख सकते हैं, अब आपके पास दो हैं Python वातावरण। मुख्य और हाल ही में बनाया गया यानी हेलो-टीएफ। मुख्य कोंडा वातावरण में टेंसरफ्लो स्थापित नहीं है, केवल हेलो-टीएफ है। चित्र से, पायथन, ज्यूपिटर और आईपाइथन एक ही वातावरण में स्थापित हैं। इसका मतलब है, आप टेंसरफ्लो का उपयोग एक के साथ कर सकते हैं Jupyter स्मरण पुस्तक।

आपको pip कमांड का उपयोग करके TensorFlow को इंस्टॉल करना होगा। Windows उपयोगकर्ता

pip install tensorflow

Tensorflow को कैसे आयात करें Jupyter नोटबुक

यह भाग दोनों OS के लिए समान है। अब, आइए जानें कि TensorFlow को कैसे आयात किया जाए Jupyter स्मरण पुस्तक।

आप TensorFlow को खोल सकते हैं Jupyter.

नोट: हर बार जब आप TensorFlow खोलना चाहते हैं, तो आपको पर्यावरण को आरंभीकृत करना होगा

आप निम्न प्रकार आगे बढ़ेंगे:

• हेलो-टीएफ कोंडा वातावरण सक्रिय करें
• प्रारंभिक Jupyter
• टेंसरफ्लो आयात करें
• नोटबुक हटाएँ
• समापन Jupyter

चरण 1) कोंडा सक्रिय करें

MacOS उपयोगकर्ता के लिए:

source activate hello-tf

के लिए Windows उपयोगकर्ता:

conda activate hello-tf

चरण 2) प्रारंभिक Jupyter

उसके बाद, आप खोल सकते हैं Jupyter टर्मिनल से

jupyter notebook

आपका ब्राउज़र अपने आप खुल जाना चाहिए, अन्यथा टर्मिनल द्वारा प्रदान किया गया यूआरएल कॉपी करके पेस्ट करें। यह http://localhost:8888 से शुरू होता है

TensorFlow के अंदर Jupyter नोटबुक में, आप वर्किंग डायरेक्टरी के अंदर सभी फ़ाइलें देख सकते हैं। एक नई नोटबुक बनाने के लिए, आप बस पर क्लिक करें नई और Python 3

नोट: नई नोटबुक स्वचालित रूप से कार्यशील निर्देशिका के अंदर सहेजी जाती है।

चरण 3) Tensorflow आयात करें

नोटबुक के अंदर, आप TensorFlow को आयात कर सकते हैं Jupyter tf उपनाम के साथ नोटबुक। चलाने के लिए क्लिक करें। नीचे एक नया सेल बनाया गया है।

import tensorflow as tf

आइये TensorFlow के साथ अपना पहला कोड लिखें।

hello = tf.constant('Hello, Guru99!')
hello

एक नया टेंसर बनाया गया है। बधाई हो। आपने TensorFlow को सफलतापूर्वक इंस्टॉल कर लिया है Jupyter आपकी मशीन पर.

चरण 4) फ़ाइल हटाएँ

आप Jupyer के अंदर Untitled.ipynb नामक फ़ाइल को हटा सकते हैं।

चरण 5) समापन Jupyter

बंद करने के दो तरीके हैं Jupyterपहला तरीका सीधे नोटबुक से है। दूसरा तरीका टर्मिनल (या एनाकोंडा प्रॉम्प्ट) का उपयोग करके है।

से Jupyter

के मुख्य पैनल में Jupyter नोटबुक, बस पर क्लिक करें लॉग आउट

आपको लॉग आउट पृष्ठ पर पुनः निर्देशित किया जाता है।

टर्मिनल से

टर्मिनल या एनाकोंडा प्रॉम्प्ट का चयन करें और दो बार ctr+c चलाएँ।

पहली बार जब आप ctr+c दबाते हैं, तो आपसे यह पुष्टि करने के लिए कहा जाता है कि आप नोटबुक बंद करना चाहते हैं। पुष्टि करने के लिए ctr+c दोहराएँ

आप सफलता पूर्वक बाहर आ गए हैं।

Jupyter मुख्य कोंडा पर्यावरण के साथ

यदि आप भविष्य में उपयोग के लिए ज्यूपिटर के साथ टेंसरफ्लो लॉन्च करना चाहते हैं, तो आपको एक नया सत्र खोलना होगा

source activate hello-tf

यदि आप नहीं, Jupyter नहीं मिलेगा TensorFlow