Cum să descărcați și să instalați Tensorflow în Jupyter Blocnotes

Instalarea TensorFlow cu Anaconda on Windows or macOS necesită un mediu conda și câteva comenzi. Veți învăța, de asemenea, cum să importați TensorFlow în interior Jupyter Blocnotes, vizualizatorul de blocnotesuri bazat pe browser.

Versiuni TensorFlow

TensorFlow acceptă calcule pe mai multe procesoare și GPU-uri. Înseamnă că calculele pot fi distribuite pe dispozitive pentru a îmbunătăți viteza antrenamentului. Cu paralelizarea, nu trebuie să așteptați săptămâni întregi pentru a obține rezultatele algoritmilor de antrenament.

Pentru Windows utilizatorilor, TensorFlow oferă două variante de compilare:

• TensorFlow numai cu suport CPUDacă mașina ta nu are o placă grafică NVIDIA, instalează această versiune.
• TensorFlow cu suport GPUMai rapid pentru antrenament, dar merită configurarea doar atunci când ai nevoie de o capacitate de calcul reală.

În timpul acestui tutorial, versiunea de bază a TensorFlow este suficientă. Tabelul de mai jos compară cele două versiuni:

Notă despre versiune: TensorFlow 2.10 a fost ultima versiune cu funcționalitate nativă Windows Suport GPU. De la versiunea 2.11 încolo, Windows Utilizatorii rulează versiunea GPU în WSL2 sau instalează pachetul CPU. Mac-urile Apple Silicon adaugă tensorflow-metal pentru accelerare.

Notă: TensorFlow nu oferă suport CUDA pentru GPU pe macOS.

Iată cum să procedați

macOS utilizatori:

• Instalați Anaconda
• Creați un fișier .yml pentru a instala TensorFlow și dependențele sale
• Lansa Jupyter Blocnotes

Windows utilizatori:

• Instalați Anaconda
• Creați un fișier .yml pentru a instala dependențe
• Utilizați pip pentru a adăuga TensorFlow
• Lansa Jupyter Blocnotes

Pentru a rula TensorFlow cu Jupyter, creați un mediu dedicat în cadrul Anaconda holding IPython, Jupyter și TensorFlow. Adăugați un element esențial știința datelor bibliotecă, de asemenea: panda, care manipulează cadre de date.

Instalați Anaconda

Descărcare anaconda versiunea 4.3.1 (pentru Python 3.6) pentru sistemul corespunzător.

Aceste versiuni sunt vechi: TensorFlow 2.x actual se combină cu Python 3.9 până la 3.12. Din 2024, canalul implicit Anaconda necesită și o licență plătită pentru organizațiile cu peste 200 de persoane, așadar Miniconda sau Miniforge cu conda-forge este varianta gratuită.

Anaconda gestionează bibliotecile necesare pentru Python or R, apoi le instalează pentru fiecare mediu.

Creați fișierul .yml pentru a instala TensorFlow și dependențele

Include

• Găsiți calea Anacondei
• Setați directorul de lucru la Anaconda
• Creați fișierul yml (pentru utilizatorul MacOS, TensorFlow este instalat aici)
• Editați fișierul yml
• Compilați fișierul yml
• Activați Anaconda
• Instalați TensorFlow (Windows numai utilizator)

Pas 1) Localizați Anaconda,

Primul pas pe care trebuie să-l faceți este să localizați calea Anacondei.

Vei crea un mediu conda care conține bibliotecile utilizate în tutorialele TensorFlow.

Windows

Dacă sunteți un Windows utilizator, puteți utiliza Anaconda Prompt și tastați:

C:\>where anaconda

Suntem interesați să știm numele folderului în care este instalat Anaconda, deoarece dorim să creăm noul nostru mediu în această cale. În imaginea de mai sus, Anaconda se află în folderul Admin; folderul dvs. va avea propriul nume de utilizator.

Apoi, veți muta directorul de lucru din c:\ în Anaconda3.

MacOS

Pentru macOS utilizatori, deschideți Terminalul și tastați:

which anaconda

Acum creați un folder în Anaconda care va conține IPython, Jupyter și TensorFlowCea mai rapidă metodă de a declara aceste biblioteci este un fișier yml.

Pas 2) Setați directorul de lucru

Specificați directorul de lucru în care va fi creat fișierul yml; așa cum s-a menționat mai sus, acesta se află în Anaconda.

Pentru macOS utilizatori:

Terminalul implicit este Utilizatori/USERNAMEÎn figura de mai jos, calea anaconda3 și directorul de lucru se potrivesc; macOS afișează folderul curent înainte de $. Fiecare bibliotecă este instalată acolo.

Dacă calea din editorul de text nu se potrivește, executați comanda cd PATH în Terminal, citând calea atunci când aceasta conține spații.

Deschideți terminalul și tastați:

cd anaconda3

Pentru Windows utilizatori, verificați folderul care precede Anaconda3:

cd C:\Users\Admin\Anaconda3

sau calea „unde anaconda” ți-o oferă

Pas 3) Creați fișierul yml

Puteți crea fișierul yml în noul director de lucru.

Fișierul va instala dependențele de care aveți nevoie pentru a rula TensorFlow. Copiați și inserați acest cod în terminal.

Pentru utilizatorul MacOS:

touch hello-tf.yml

Un fișier nou numit hello-tf.yml ar trebui să apară în interiorul anaconda3

Pentru Windows utilizator:

echo.>hello-tf.yml

Ar trebui să apară un fișier nou numit hello-tf.yml

Pas 4) Editați fișierul yml

Sunteți gata să editați fișierul yml.

Pentru utilizatorul MacOS:

Puteți lipi următorul cod în Terminal pentru a edita fișierul. Utilizatorul MacOS poate folosi vim pentru a edita fișierul yml.

vi hello-tf.yml

Până acum, terminalul tău arată așa

Introduceți un edita modul. În acest mod, după ce apăsați esc puteți:

• Apăsați i pentru a începe editarea
• Apăsați esc, apoi tastați :w pentru a salva
• Apăsați esc, apoi tastați :q! pentru a ieși fără a salva

Scrieți următorul cod în modul de editare și apăsați esc urmat de :w

Notă: Dosarul este cazul și sensibil la indentare. Sunt necesare două spații pentru fiecare nivel de indentare.

Pentru MacOS

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

Code Explicație

• nume: hello-tf: Numele fișierului yml
• dependențe:
• python=3.6
• jupyter
• piton
• panda: Instalați Python 3.6, Jupyter, IPython și pande.
• pip: Instalați a Python bibliotecă
  • Roata URLinstalați TensorFlow direct din Google API de stocare.

Apăsați esc urmată de :q! pentru a părăsi modul de editare.

Pentru Windows Ghid de utilizare:

Windows nu are nici o vim, deci Notepad este suficient pentru acest pas.

notepad hello-tf.yml

Introduceți următoarele în fișier

name: hello-tf
dependencies:
 - python=3.6
 - jupyter
 - ipython
 - pandas

Code Explicație

• nume: hello-tf: Numele fișierului yml
• dependențe:
• python=3.6
• jupyter
• piton
• panda: Instalați Python 3.6, Jupyter, IPython și pande.

Se va deschide notepad-ul, puteți edita fișierul de aici.

Notă: Windows Utilizatorii instalează TensorFlow în pasul următor; aici pregătiți doar mediul Conda.

Pas 5) Compilați fișierul yml

Compilați fișierul .yml cu următoarea comandă:

conda env create -f hello-tf.yml

Notă: Pentru Windows utilizatori, noul mediu este creat în directorul curent al utilizatorului.

Necesită timp și aproximativ 1.1 GB de spațiu pe disc.

In Windows

Pas 6) Activați mediul conda

Acum aveți două medii conda.

Se recomandă un mediu izolat, deoarece fiecare masina de învățare Proiectul necesită un set diferit de biblioteci și îl puteți șterge când proiectul se termină.

conda env list

Asteriscul marchează mediul activ. Comutați la hello-tf pentru a-l activa. Conda modern folosește conda activate pe fiecare platformă; activarea sursei este depreciată.

Pentru utilizatorul MacOS:

source activate hello-tf

Pentru Windows utilizator:

activate hello-tf

Confirmă că fiecare dependență se rezolvă în același mediu, astfel încât Python, Jupyter și TensorFlow au același prefix. Dacă cele trei căi diferă, reconstruiți mediul.

Pentru utilizatorul MacOS:

which python
which jupyter
which ipython

Opțional: Verificați dacă există o actualizare.

pip install --upgrade tensorflow

Pas 7) Instalați TensorFlow pentru Windows utilizator

Pentru Windows utilizatori:

where python
where jupyter
where ipython

Doi Python există acum medii: cel de bază și hello-tf. Doar hello-tf suportă TensorFlow. În imagine, python, jupyter și ipython se rezolvă toate în același mediu, deci TensorFlow este utilizabil dintr-un Jupyter Caiet.

Windows Utilizatorii instalează TensorFlow cu pip:

pip install tensorflow

Cum se importă TensorFlow în Jupyter Blocnotes

Această parte este identică pe ambele sisteme de operare. Rețineți că mediul trebuie activat de fiecare dată înainte de a deschide TensorFlow.

Veți proceda după cum urmează:

• Activați mediul hello-tf conda
• Operatii Deschise Jupyter
• Import TensorFlow
• Șterge blocnotesul
• Închide Jupyter

Pas 1) Activați conda

Pentru utilizatorul MacOS:

source activate hello-tf

Pentru Windows utilizator:

conda activate hello-tf

Pas 2) Operatii Deschise Jupyter

După aceea, puteți deschide Jupyter de la Terminal

jupyter notebook

Browserul ar trebui să se deschidă automat; altfel copiați fișierul URL afișat de Terminal, care începe cu http://localhost:8888.

Tabloul de bord listează fiecare fișier din directorul de lucru. Faceți clic pe Nou și Python 3 pentru a crea un caiet.

Notă: Noul blocnotes este salvat automat în directorul de lucru.

Pas 3) Import TensorFlow

În interiorul notebook-ului, puteți importa TensorFlow în Jupyter Notebook cu pseudonimul tf. Faceți clic pentru a rula. Mai jos este creată o nouă celulă.

import tensorflow as tf

Să scriem primul cod cu TensorFlow.

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

O nouă Tensor este creat. Felicitări, TensorFlow rulează acum cu Jupyter pe mașina ta.

Pas 4) Sterge fisierul

Ștergeți fișierul numit Untitled.ipynb din Jupyter tabloul de bord.

Pas 5) Închide Jupyter

Jupyter poate fi închis din notebook sau din terminal (Anaconda Prompt activat Windows).

De la Jupyter

În panoul principal al Jupyter Notebook, pur și simplu faceți clic pe Delogare cont

Sunteți redirecționat către pagina de deconectare.

De la terminal

Selectați terminalul sau Promptul Anaconda și apăsați Ctrl+C de două ori.

Prima combinație de taste Ctrl+C vă cere să confirmați închiderea; a doua o confirmă.

Te-ai deconectat cu succes.

Jupyter cu mediul principal conda

Pentru a lansa TensorFlow cu Jupyter Într-o sesiune viitoare, activați mai întâi mediul:

source activate hello-tf

Fără acel pas, Jupyter pornește în mediul de bază și importul eșuează.

Întrebări frecvente