Cara Download & Instal Tensorflow di Jupyter buku catatan

Pada tutorial ini kami akan menjelaskan cara instalasinya TensorFlow Anaconda Windows. Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow di Jupyter Buku catatan. Jupyter adalah penampil buku catatan.

Versi TensorFlow

TensorFlow mendukung komputasi lintas beberapa CPU dan GPU. Artinya, komputasi dapat didistribusikan ke berbagai perangkat untuk meningkatkan kecepatan pelatihan. Dengan paralelisasi, Anda tidak perlu menunggu berminggu-minggu untuk mendapatkan hasil algoritme pelatihan.

Untuk Windows pengguna, TensorFlow menyediakan dua versi:

TensorFlow hanya dengan dukungan CPU: Jika Mesin Anda tidak berjalan pada GPU NVIDIA, Anda hanya dapat menginstal versi ini
TensorFlow dengan dukungan GPU: Untuk komputasi yang lebih cepat, Anda dapat mengunduh versi yang didukung GPU TensorFlow. Versi ini hanya masuk akal jika Anda membutuhkan kapasitas komputasi yang kuat.

Selama tutorial ini, versi dasar TensorFlow sudah cukup.

Catatan: TensorFlow tidak menyediakan dukungan GPU pada MacOS.

Inilah cara untuk melanjutkan

Pengguna MacOS:

Instal Anaconda
Buat file .yml untuk menginstal Tensorflow dan dependensi
Launch Jupyter buku catatan

Untuk Windows

Instal Anaconda
Buat file .yml untuk menginstal dependensi
Gunakan pip untuk menambahkan TensorFlow
Launch Jupyter buku catatan

Untuk menjalankan Tensorflow dengan Jupyter, Anda perlu menciptakan lingkungan di dalam Anaconda. Artinya Anda akan menginstal Ipython, Jupyter, dan TensorFlow di folder yang sesuai di dalam mesin kita. Selain itu, Anda akan menambahkan satu perpustakaan penting untuk ilmu data: “Panda”. Pustaka Pandas membantu memanipulasi bingkai data.

Instal Anaconda

Unduh Anaconda versi 4.3.1 (untuk Python 3.6) untuk sistem yang sesuai.

Anaconda akan membantu Anda mengelola semua perpustakaan yang diperlukan untuk itu Python atau R. Lihat ini tutorial menginstal Anaconda

Buat file .yml untuk menginstal Tensorflow dan dependensi

Itu termasuk

Temukan jalur Anaconda
Atur direktori kerja ke Anaconda
Buat file yml (Untuk pengguna MacOS, TensorFlow diinstal di sini)
Edit file yml
Kompilasi file yml
Aktifkan Anaconda
Instal TensorFlow (Windows hanya pengguna)

Langkah 1) Temukan Anaconda,

Langkah pertama yang perlu Anda lakukan adalah menemukan jalur Anaconda.

Anda akan membuat lingkungan conda baru yang menyertakan pustaka penting yang akan Anda gunakan selama tutorial tentang TensorFlow.

Windows

Jika Anda adalah Windows pengguna, Anda dapat menggunakan Anaconda Prompt dan mengetik:

C:\>where anaconda

Kami tertarik mengetahui nama folder tempat Anaconda diinstal karena kami ingin membuat lingkungan baru di dalam jalur ini. Misalnya pada gambar di atas, Anaconda diinstal di folder Admin. Bagi Anda bisa sama, yaitu Admin atau nama pengguna.

Selanjutnya, kita akan mengatur direktori kerja dari c:\ ke Anaconda3.

MacOS

untuk pengguna MacOS, Anda dapat menggunakan Terminal dan mengetik:

which anaconda

Anda perlu membuat folder baru di dalam Anaconda yang berisi Ipython, Jupyter dan TensorFlow. Cara cepat untuk menginstal perpustakaan dan perangkat lunak adalah dengan menulis file yml.

Langkah 2) Setel direktori kerja

Anda perlu menentukan direktori kerja tempat Anda ingin membuat file yml.

Seperti yang dikatakan sebelumnya, lokasinya akan berada di dalam Anaconda.

Untuk pengguna MacOS:

Terminal menyetel direktori kerja default ke Pengguna/NAMA PENGGUNASeperti yang dapat Anda lihat pada gambar di bawah, jalur anaconda3 dan direktori kerja identik. Di MacOS, folder terbaru ditampilkan sebelum $. Terminal akan menginstal semua pustaka di direktori kerja ini.

Jika path pada editor teks tidak sesuai dengan direktori kerja, Anda dapat mengubahnya dengan menulis cd PATH di Terminal. PATH adalah jalur yang Anda tempel di editor teks. Jangan lupa untuk membungkus PATH dengan 'PATH'. Tindakan ini akan mengubah direktori kerja menjadi PATH.

Buka Terminal Anda, dan ketik:

cd anaconda3

Untuk Windows pengguna (pastikan folder sebelum Anaconda3):

cd C:\Users\Admin\Anaconda3

atau jalur yang diberikan perintah "di mana anaconda" kepada Anda

Langkah 3) Buat file yml

Anda dapat membuat file yml di dalam direktori kerja baru.

File tersebut akan menginstal dependensi yang Anda perlukan untuk menjalankan TensorFlow. Salin dan tempel kode ini ke Terminal.

Untuk pengguna MacOS:

touch hello-tf.yml

File baru bernama hello-tf.yml akan muncul di dalam anaconda3

Untuk Windows pengguna:

echo.>hello-tf.yml

File baru bernama hello-tf.yml akan muncul

Langkah 4) Edit file yml

Anda siap untuk mengedit file yml.

Untuk pengguna MacOS:

Anda dapat menempelkan kode berikut di Terminal untuk mengedit file. Pengguna MacOS dapat menggunakan semangat untuk mengedit file yml.

vi hello-tf.yml

Sejauh ini, Terminal Anda terlihat seperti ini

Anda memasukkan mengedit mode. Di dalam mode ini, Anda dapat, setelah menekan esc:

Tekan saya untuk mengedit
Tekan w untuk menyimpan
Tekan q! berhenti

Tulis kode berikut dalam mode edit dan tekan esc diikuti oleh :w

Catatan: Filenya adalah kasus dan bermaksud sensitif. Diperlukan 2 spasi setelah setiap niat.

Untuk MacOS

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

Penjelasan Kode

nama: hello-tf: Nama file yml
dependensi:
ular piton=3.6
jupyter
ular piton
panda: Install Python versi 3.6, Jupyter, perpustakaan Ipython, dan panda
pip: Instal a Python perpustakaan
- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: Install TensorFlow from Google apis.

Tekan esc diikuti dengan :q! ke mode edit.

Untuk Windows Pengguna:

Windows tidak memiliki program vim, jadi Notepad cukup untuk menyelesaikan langkah ini.

notepad hello-tf.yml

Masukkan yang berikut ke dalam file

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

Penjelasan Kode

nama: hello-tf: Nama file yml
dependensi:
ular piton=3.6
jupyter
ular piton
panda: Instal Python versi 3.6, Jupyter, perpustakaan Ipython, dan panda

Ini akan membuka notepad, Anda dapat mengedit file dari sini.

Catatan: Windows pengguna akan menginstal TensorFlow pada langkah berikutnya. Pada langkah ini, Anda hanya menyiapkan lingkungan conda

Langkah 5) Kompilasi file yml

Anda dapat mengkompilasi file .yml dengan kode berikut:

conda env create -f hello-tf.yml

Catatan: Untuk Windows pengguna, lingkungan baru dibuat di dalam direktori pengguna saat ini.

Itu membutuhkan waktu. Ini akan memakan sekitar 1.1 GB ruang di hard disk Anda.

In Windows

Langkah 6) Aktifkan lingkungan conda

Kita hampir selesai. Anda sekarang memiliki 2 lingkungan conda.

Anda membuat lingkungan conda terisolasi dengan perpustakaan yang akan Anda gunakan selama tutorial. Ini adalah praktik yang direkomendasikan karena masing-masing Mesin belajar proyek memerlukan perpustakaan yang berbeda. Ketika proyek selesai, Anda dapat menghapus lingkungan ini atau tidak.

conda env list

Asterix menunjukkan yang default. Anda perlu beralih ke hello-tf untuk mengaktifkan lingkungan

Untuk pengguna MacOS:

source activate hello-tf

Untuk Windows pengguna:

activate hello-tf

Anda dapat memeriksa semua dependensi berada di lingkungan yang sama. Ini penting karena memungkinkan Python untuk menggunakan Jupyter dan TensorFlow dari lingkungan yang sama. Jika Anda tidak melihat ketiganya berada di folder yang sama, Anda harus memulai dari awal lagi.

Untuk pengguna MacOS:

which python
which jupyter
which ipython

Opsional: Anda dapat memeriksa pembaruan.

pip install --upgrade tensorflow

Langkah 7) Instal TensorFlow Untuk Windows pemakai

Untuk pengguna windows:

where python
where jupyter
where ipython

Seperti yang Anda lihat, Anda sekarang memiliki dua Python lingkungan. Yang utama dan yang baru dibuat di ie hello-tf. Lingkungan conda utama tidak memiliki tensorFlow yang terinstal hanya hello-tf. Dari gambar, python, jupyter dan ipython terinstal di lingkungan yang sama. Artinya, Anda dapat menggunakan TensorFlow dengan Jupyter Buku catatan.

Anda perlu menginstal TensorFlow menggunakan perintah pip. Hanya untuk Windows pemakai

pip install tensorflow

Cara Mengimpor Tensorflow ke Jupyter buku catatan

Bagian ini sama untuk kedua OS. Sekarang, mari pelajari cara mengimpor TensorFlow Jupyter Buku catatan.

Anda dapat membuka TensorFlow dengan Jupyter.

Catatan: Setiap kali ingin membuka TensorFlow, Anda perlu menginisialisasi lingkungan

Anda akan melanjutkan sebagai berikut:

Aktifkan lingkungan hello-tf conda
Open Jupyter
Impor aliran tensor
Hapus Buku Catatan
Penyelesaian Jupyter

Langkah 1) Aktifkan conda

Untuk pengguna MacOS:

source activate hello-tf

Untuk Windows pengguna:

conda activate hello-tf

Langkah 2) Open Jupyter

Setelah itu, Anda bisa membukanya Jupyter dari Terminal

jupyter notebook

Peramban Anda akan terbuka secara otomatis, jika tidak, salin dan tempel url yang disediakan oleh Terminal. URL dimulai dengan http://localhost:8888

Di dalam TensorFlow Jupyter Notebook, Anda dapat melihat semua file di dalam direktori kerja. Untuk membuat Notebook baru, Anda cukup mengklik yang baru dan Python 3

Catatan: Buku catatan baru secara otomatis disimpan di dalam direktori kerja.

Langkah 3) Impor Tensorflow

Di dalam notebook, Anda dapat mengimpor TensorFlow Jupyter Buku catatan dengan alias tf. Klik untuk menjalankan. Sel baru dibuat di bawah.

import tensorflow as tf

Mari tulis kode pertama Anda dengan TensorFlow.

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

Tensor baru dibuat. Selamat. Anda berhasil menginstal TensorFlow dengan Jupyter di Mesin Anda.

Langkah 4) Menghapus berkas

Anda dapat menghapus file bernama Untitled.ipynb di dalam Jupyer.

Langkah 5) Penyelesaian Jupyter

Ada dua cara untuk menutupnya Jupyter. Cara pertama adalah langsung dari notebook. Cara kedua adalah dengan menggunakan terminal (atau Anaconda Prompt)

Mulai dari Jupyter

Di panel utama Jupyter Buku catatan, cukup klik Keluar