Как скачать и установить Tensorflow в Jupyter ноутбук

Установка TensorFlow с Anaconda on Windows or macOS Для работы требуется одна среда conda и несколько команд. Вы также узнаете, как импортировать TensorFlow внутрь. Jupyter ноутбук, браузерный просмотрщик блокнотов.

Версии TensorFlow

TensorFlow поддерживает вычисления на нескольких процессорах и графических процессорах. Это означает, что вычисления можно распределить между устройствами, чтобы повысить скорость обучения. Благодаря распараллеливанию вам не придется неделями ждать получения результатов обучения алгоритмов.

До Windows Пользователям TensorFlow доступны два варианта сборки:

• TensorFlow только с поддержкой ЦПЕсли в вашем компьютере нет графического процессора NVIDIA, установите эту сборку.
• TensorFlow с поддержкой графического процессора: Быстрее для обучения, но стоит настраивать только тогда, когда вам действительно необходимы вычислительные мощности.

В этом руководстве достаточно базовой версии TensorFlow. В таблице ниже приведено сравнение двух сборок:

Примечание к версии: TensorFlow 2.10 был последним релизом с нативной поддержкой. Windows Поддержка графического процессора. Начиная с версии 2.11, Windows Пользователи запускают сборку для графического процессора внутри WSL2 или устанавливают пакет для центрального процессора. На компьютерах Mac с процессорами Apple Silicon для ускорения добавляется пакет tensorflow-metal.

Примечание: TensorFlow не поддерживает использование графических процессоров CUDA. macOS.

Вот как действовать

macOS пользователей:

• Установить Anaconda
• Создайте файл .yml для установки TensorFlow и зависимостей.
• Запуск Jupyter ноутбук

Windows пользователей:

• Установить Anaconda
• Создайте файл .yml для установки зависимостей.
• Используйте pip для добавления TensorFlow
• Запуск Jupyter ноутбук

Для запуска TensorFlow с помощью Jupyterсоздать выделенную среду внутри Anaconda, содержащую IPython, Jupyter и TensorFlow. Добавьте один важный элемент. наука о данных библиотека тоже: панд, которая манипулирует фреймами данных.

Установить Anaconda

Скачать Анаконда версия 4.3.1 (для Python 3.6) для соответствующей системы.

Эти версии устарели: текущая версия TensorFlow 2.x работает в паре с Python 3.9–3.12. Начиная с 2024 года, для организаций с численностью персонала более 200 человек стандартный канал Anaconda также требует платной лицензии, поэтому Miniconda или Miniforge с conda-forge — это бесплатный вариант.

Anaconda управляет библиотеками, необходимыми для Python or RЗатем устанавливает их для каждой среды.

Создайте файл .yml для установки TensorFlow и зависимостей.

Оно включает

• Найдите путь Анаконды
• Установите рабочий каталог Anaconda.
• Создайте файл yml (для пользователей MacOS здесь установлен TensorFlow)
• Отредактируйте файл yml
• Скомпилируйте файл yml
• Активировать Анаконду
• Установите TensorFlow (Windows только пользователь)

Шаг 1) Найдите Анаконду,

Первый шаг, который вам нужно сделать, — это найти путь Анаконды.

Вам предстоит создать среду conda, содержащую библиотеки, используемые в уроках по TensorFlow.

Windows

Если вы Windows пользователь, вы можете использовать подсказку Anaconda и ввести:

C:\>where anaconda

Нам интересно узнать название папки, где установлена ​​Anaconda, поскольку мы хотим создать новую среду именно по этому пути. На изображении выше Anaconda находится в папке Admin; у вас она будет содержать ваше собственное имя пользователя.

Далее вам нужно будет переместить рабочую директорию из c:\ в Anaconda3.

MacOS

До macOS Пользователям необходимо открыть Терминал и ввести:

which anaconda

Теперь создайте внутри Anaconda папку, которая будет содержать IPython, Jupyter и TensorFlowСамый быстрый способ объявить о наличии этих библиотек — это использовать .yml-файл.

Шаг 2) Установить рабочий каталог

Укажите рабочий каталог, где будет создан yml-файл; как указано выше, он находится внутри Anaconda.

До macOS пользователей:

Терминал по умолчанию Пользователи/ИМЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯНа рисунке ниже путь к anaconda3 и рабочий каталог совпадают; macOS Отображает текущую папку перед символом $. Все библиотеки установлены именно в эту папку.

Если путь в вашем текстовом редакторе не совпадает, выполните команду `cd PATH` в терминале, заключив путь в кавычки, если он содержит пробелы.

Откройте терминал и введите:

cd anaconda3

До Windows Пользователям следует проверить папку, предшествующую Anaconda3:

cd C:\Users\Admin\Anaconda3

или путь «где анаконда» дает вам

Шаг 3) Создайте файл yml

Вы можете создать файл yml внутри нового рабочего каталога.

Файл установит зависимости, необходимые для запуска TensorFlow. Скопируйте и вставьте этот код в Терминал.

Для пользователя MacOS:

touch hello-tf.yml

Внутри anaconda3 должен появиться новый файл с именем hello-tf.yml.

До Windows Пользователь:

echo.>hello-tf.yml

Должен появиться новый файл с именем hello-tf.yml.

Шаг 4) Отредактируйте файл yml

Вы готовы редактировать файл yml.

Для пользователя MacOS:

Вы можете вставить следующий код в терминал, чтобы отредактировать файл. Пользователь MacOS может использовать vim чтобы отредактировать файл yml.

vi hello-tf.yml

Пока что ваш терминал выглядит так

Вы вводите отредактировать режим. Внутри этого режима вы можете, нажав esc:

• Нажмите i, чтобы начать редактирование.
• Нажмите клавишу Esc, затем введите :w для сохранения.
• Нажмите клавишу Esc, затем введите :q! для выхода без сохранения.

Напишите следующий код в режиме редактирования и нажмите esc, а затем :w

Примечание: Файл имеет дело и Учитывается отступ. Для каждого уровня отступа требуется два пробела.

Для 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 объяснение

• имя: hello-tf: Имя файла yml.
• зависимости:
• питон = 3.6
• юпитер
• ипитон
• панды: Установить Python 3.6 году Jupyter, ЯPython и панд.
• пип: Установите Python библиотеки
  • Колесо URLУстановите TensorFlow напрямую из... Google API хранилища.

Нажмите клавишу Esc, а затем клавишу :q!, чтобы выйти из режима редактирования.

До Windows Пользователь:

Windows не имеет vimПоэтому для этого шага достаточно Блокнота.

notepad hello-tf.yml

Введите следующее в файл

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

Code объяснение

• имя: hello-tf: Имя файла yml.
• зависимости:
• питон = 3.6
• юпитер
• ипитон
• панды: Установить Python 3.6 году Jupyter, ЯPython и панд.

Откроется блокнот, отсюда вы можете редактировать файл.

Примечание: Windows На следующем шаге пользователи установят TensorFlow; здесь же вам нужно только подготовить среду conda.

Шаг 5) Скомпилируйте файл yml

Скомпилируйте файл .yml с помощью следующей команды:

conda env create -f hello-tf.yml

Примечание: До Windows пользователей, новая среда создается внутри текущего пользовательского каталога.

Это займет время и примерно 1.1 ГБ дискового пространства.

In Windows

Шаг 6) Активировать среду conda

Теперь у вас есть две среды conda.

Изолированная среда является рекомендуемой практикой, поскольку каждая машинного обучения или Для этого проекта требуется другой набор библиотек, и вы можете удалить его по завершении проекта.

conda env list

Звездочкой отмечена активная среда. Переключитесь на hello-tf, чтобы активировать её. Современная версия conda использует команду conda activate на всех платформах; команда source activate устарела.

Для пользователя MacOS:

source activate hello-tf

До Windows Пользователь:

activate hello-tf

Убедитесь, что все зависимости разрешаются в одной и той же среде, чтобы Python, Jupyter TensorFlow и TensorFlow используют один и тот же префикс. Если пути к трем ресурсам различаются, перестройте среду.

Для пользователя MacOS:

which python
which jupyter
which ipython

Дополнительно: Проверьте наличие обновлений.

pip install --upgrade tensorflow

Шаг 7) Установите TensorFlow для Windows пользователь

До Windows пользователей:

where python
where jupyter
where ipython

Две Python Теперь существуют среды разработки: базовая и hello-tf. Только hello-tf поддерживает TensorFlow. На изображении Python, Jupyter и IPython используют одну и ту же среду разработки, поэтому TensorFlow можно использовать из разных сред. Jupyter Блокнот.

Windows Пользователи устанавливают TensorFlow с помощью pip:

pip install tensorflow

Как импортировать TensorFlow в Jupyter ноутбук

Эта часть идентична в обеих операционных системах. Помните, что среду необходимо активировать каждый раз перед открытием TensorFlow.

Вы будете действовать следующим образом:

• Активировать среду hello-tf conda
• Открыто Jupyter
• Импортируйте TensorFlow
• Удалить блокнот
• Закрыто Jupyter

Шаг 1) Активировать конду

Для пользователя MacOS:

source activate hello-tf

До Windows Пользователь:

conda activate hello-tf

Шаг 2) Открыто Jupyter

После этого вы можете открыть Jupyter от Терминала

jupyter notebook

Браузер должен открыться автоматически; в противном случае скопируйте текст. URL Выводится терминалом, адрес которого начинается с http://localhost:8888.

На панели управления отображается список всех файлов в рабочем каталоге. Нажмите Новое и Python 3 создать блокнот.

Примечание: Новый блокнот автоматически сохраняется в рабочем каталоге.

Шаг 3) Импортируйте TensorFlow

Внутри блокнота вы можете импортировать TensorFlow в Jupyter Ноутбук с псевдонимом tf. Нажмите, чтобы запустить. Ниже будет создана новая ячейка.

import tensorflow as tf

Давайте напишем ваш первый код с помощью TensorFlow.

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

В новом тензор Создан. Поздравляем, TensorFlow теперь работает с... Jupyter на вашей машине.

Шаг 4) Удалить файл

Удалите файл с именем Untitled.ipynb из папки Jupyter панель приборов.

Шаг 5) Закрыто Jupyter

Jupyter Его можно закрыть непосредственно с ноутбука или из терминала (Anaconda Prompt on). Windows).

С Jupyter

На главной панели Jupyter Блокнот, просто нажмите на Выйти

Вы будете перенаправлены на страницу выхода.

С терминала

Выберите терминал или командную строку Anaconda и дважды нажмите Ctrl+C.

Первая комбинация клавиш Ctrl+C запрашивает подтверждение завершения работы; вторая подтверждает его.

Вы успешно вышли из системы.

Jupyter с основной средой conda

Чтобы запустить TensorFlow с помощью Jupyter В следующем сеансе сначала активируйте среду:

source activate hello-tf

Без этого шага, Jupyter Процесс запускается в базовой среде, но импорт завершается неудачей.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)