Как скачать и установить Tensorflow в Jupyter ноутбук

В этом уроке мы объясним, как установить TensorFlow Анаконда Окна. Вы узнаете, как использовать TensorFlow в Jupyter Блокнот. Jupyter это программа просмотра 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.

Для пользователей Windows TensorFlow предоставляет две версии:

  • TensorFlow только с поддержкой ЦП: Если ваша машина не работает на графическом процессоре NVIDIA, вы можете установить только эту версию.
  • TensorFlow с поддержкой графического процессора: Для более быстрых вычислений вы можете загрузить версию с поддержкой графического процессора TensorFlow. Эта версия имеет смысл только в том случае, если вам нужна мощная вычислительная мощность.

Для работы с этим руководством достаточно базовой версии TensorFlow.

Примечание: TensorFlow не обеспечивает поддержку графического процессора в MacOS.

Вот как действовать

Пользователь MacOS:

  • Установить Anaconda
  • Создайте файл .yml для установки Tensorflow и зависимостей.
  • Презентация Jupyter ноутбук

Для Windows

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

Чтобы запустить Tensorflow с Jupyter, вам необходимо создать среду внутри Anaconda. Это означает, что вы установите Ipython, Jupyterи TensorFlow в соответствующей папке внутри нашей машины. Кроме того, вы добавите одну важную библиотеку для наука о данных: «Панды». Библиотека Pandas помогает манипулировать фреймом данных.

Установить Anaconda

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

Anaconda поможет вам управлять всеми библиотеками, необходимыми для Python или R. См. этот раздел. руководство по установке Anaconda

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 (только для пользователей Windows)

Шаг 1) Найдите Анаконду,

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

Вы создадите новую среду conda, включающую необходимые библиотеки, которые вы будете использовать во время занятий по TensorFlow.

Windows

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

C:\>where anaconda

Создайте файл .yml для установки Tensorflow

Нам интересно узнать имя папки, в которой установлена ​​Anaconda, поскольку мы хотим создать новую среду внутри этого пути. Например, на рисунке выше Anaconda установлена ​​в папке администратора. Для вас это может быть одно и то же, т.е. администратор или имя пользователя.

Далее мы установим рабочий каталог c:\ в Anaconda3.

MacOS

для пользователя MacOS вы можете использовать Терминал и ввести:

which anaconda

Создайте файл .yml для установки Tensorflow

Вам нужно будет создать новую папку внутри Anaconda, которая будет содержать Ипайтон, Jupyter и TensorFlow. Быстрый способ установки библиотек и программного обеспечения — написать файл yml.

Шаг 2) Установить рабочий каталог

Вам необходимо указать рабочий каталог, в котором вы хотите создать файл yml.

Как было сказано ранее, он будет расположен внутри Анаконды.

Для пользователя MacOS:

Терминал устанавливает рабочий каталог по умолчанию Пользователи/ИМЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ. Как вы можете видеть на рисунке ниже, путь к anaconda3 и рабочему каталогу идентичны. В MacOS последняя папка отображается перед $. Терминал установит все библиотеки в этот рабочий каталог.

Если путь в текстовом редакторе не соответствует рабочему каталогу, вы можете изменить его, написав cd PATH в Терминале. PATH — это путь, который вы вставили в текстовый редактор. Не забудьте обернуть PATH словом «PATH». Это действие изменит рабочий каталог на PATH.

Создайте файл .yml для установки Tensorflow

Откройте терминал и введите:

cd anaconda3

Для пользователя Windows (убедитесь, что папка находится перед Anaconda3):

cd C:\Users\Admin\Anaconda3

или путь «где анаконда» дает вам

Создайте файл .yml для установки Tensorflow

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.

Создайте файл .yml для установки Tensorflow

Для пользователя Windows:

echo.>hello-tf.yml

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

Создайте файл .yml для установки Tensorflow

Шаг 4) Отредактируйте файл yml

Вы готовы редактировать файл yml.

Для пользователя MacOS:

Вы можете вставить следующееwing код в Терминале для редактирования файла. Пользователь MacOS может использовать напор чтобы отредактировать файл yml.

vi hello-tf.yml

Пока что ваш терминал выглядит так

Создайте файл .yml для установки Tensorflow

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

  • Нажмите i, чтобы редактировать
  • Нажмите w, чтобы сохранить
  • Нажмите q! бросить курить

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

Создайте файл .yml для установки Tensorflow

Примечание: Файл имеет дело и намеренно чувствительный. После каждого намерения необходимо 2 места.

Для 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

Код Пояснение

  • имя: hello-tf: Имя файла yml.
  • зависимости:
  • питон = 3.6
  • jupyter
  • ипитон
  • панд: Установите Python версии 3.6, Jupyter, Ipython и библиотеки pandas
  • pip: установить библиотеку Python
    • https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: Install TensorFlow from Google apis.

Нажмите esc, а затем :q! полностью перейти в режим редактирования.

Создайте файл .yml для установки Tensorflow

Для пользователя Windows:

В Windows нет программы vim, поэтому для выполнения этого шага достаточно Блокнота.

notepad hello-tf.yml

Введите подпискуwing в файл

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

Код Пояснение

  • имя: hello-tf: Имя файла yml.
  • зависимости:
  • питон = 3.6
  • jupyter
  • ипитон
  • pandas: установите Python версии 3.6, Jupyter, Ipython и библиотеки pandas

Откроется блокнот, отсюда вы можете редактировать файл.

Создайте файл .yml для установки Tensorflow

Примечание: Пользователи Windows установят TensorFlow на следующем этапе. На этом этапе вы только готовите среду conda.

Шаг 5) Скомпилируйте файл yml

Вы можете скомпилировать файл .yml с помощью следующей команды:wing код:

conda env create -f hello-tf.yml

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

Это требует времени. Это займет около 1.1 ГБ места на жестком диске.

Создайте файл .yml для установки Tensorflow

В Windows

Создайте файл .yml для установки Tensorflow

Шаг 6) Активировать среду conda

Мы почти закончили. Теперь у вас есть 2 среды conda.

Вы создали изолированную среду conda с библиотеками, которые будете использовать во время обучения. Это рекомендуемая практика, поскольку каждый обучение с помощью машины проект требует разных библиотек. Когда проект завершится, вы сможете удалить или нет эту среду.

conda env list

Создайте файл .yml для установки Tensorflow

Звездочка указывает на значение по умолчанию. Вам нужно переключиться на hello-tf, чтобы активировать среду

Для пользователя MacOS:

source activate hello-tf

Для пользователя Windows:

activate hello-tf

Создайте файл .yml для установки Tensorflow

Вы можете проверить, что все зависимости находятся в одной среде. Это важно, поскольку позволяет Питон использовать Jupyter и TensorFlow из одной среды. Если вы не видите три из них, расположенных в одной папке, вам нужно начать все сначала.

Для пользователя MacOS:

which python
which jupyter
which ipython

Создайте файл .yml для установки Tensorflow

Дополнительно: Вы можете проверить наличие обновлений.

pip install --upgrade tensorflow

Шаг 7) Установите TensorFlow для пользователя Windows.

Для пользователя Windows:

where python
where jupyter
where ipython

Создайте файл .yml для установки Tensorflow

Как видите, теперь у вас есть две среды Python. Основной и вновь созданный на т.е. hello-tf. В основной среде conda не установлен tensorFlow, только hello-tf. На картинке питон, jupyter и ipython установлены в одной среде. Это означает, что вы можете использовать TensorFlow с Jupyter Блокнот.

Вам необходимо установить TensorFlow с помощью команды pip. Только для пользователя Windows

pip install tensorflow

Создайте файл .yml для установки Tensorflow

Как импортировать Tensorflow в Jupyter ноутбук

Эта часть одинакова для обеих ОС. Теперь давайте узнаем, как импортировать TensorFlow в Jupyter Блокнот.

Вы можете открыть TensorFlow с помощью Jupyter.

Примечание: Каждый раз, когда вы хотите открыть TensorFlow, вам необходимо инициализировать среду.

Вы будете действовать следующим образом:

  • Активировать среду hello-tf conda
  • Откройте Jupyter
  • Импортировать тензорный поток
  • Удалить блокнот
  • Закрыть Jupyter

Шаг 1) Активировать конду

Для пользователя MacOS:

source activate hello-tf

Для пользователя Windows:

conda activate hello-tf

Импортировать Tensorflow в Jupyter ноутбук

Шаг 2) Откройте Jupyter

После этого вы можете открыть Jupyter от Терминала

jupyter notebook

Импортировать Tensorflow в Jupyter ноутбук

Ваш браузер должен открыться автоматически, в противном случае скопируйте и вставьте URL-адрес, предоставленный Терминалом. Он начинается с http://localhost:8888.

Внутри TensorFlow Jupyter Ноутбук, вы можете увидеть все файлы внутри рабочего каталога. Чтобы создать новый блокнот, просто нажмите на new и Python 3

Примечание: Новый блокнот автоматически сохраняется в рабочем каталоге.

Импортировать Tensorflow в Jupyter ноутбук

Шаг 3) Импортировать тензорный поток

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

import tensorflow as tf

Импортировать Tensorflow в Jupyter ноутбук

Давайте напишем ваш первый код с помощью TensorFlow.

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

Создается новый тензор. Поздравление. Вы успешно установили TensorFlow с помощью Jupyter на вашей машине.

Импортировать Tensorflow в Jupyter ноутбук

Шаг 4) Удалить файл

Вы можете удалить файл с именем Untitled.ipynb внутри Jupyer.

Импортировать Tensorflow в Jupyter ноутбук

Шаг 5) Закрыть Jupyter

Есть два способа закрытия Jupyter. Первый способ — прямо из блокнота. Второй способ — использовать терминал (или подсказку Anaconda).

от Jupyter

На главной панели Jupyter Блокнот, просто нажмите на Выйти

Импортировать Tensorflow в Jupyter ноутбук

Вы будете перенаправлены на страницу выхода.

Импортировать Tensorflow в Jupyter ноутбук

С терминала

Выберите терминал или приглашение Anaconda и дважды нажмите ctr+c.

При первом нажатии Ctrl+C вас попросят подтвердить, что вы хотите выключить ноутбук. Повторите ctr+c для подтверждения.

Импортировать Tensorflow в Jupyter ноутбук

Импортировать Tensorflow в Jupyter ноутбук

Вы успешно вышли из системы.

Jupyter с основной средой conda

Если вы хотите запустить TensorFlow с помощью jupyter для дальнейшего использования вам необходимо открыть новый сеанс с помощью

source activate hello-tf

Если нет, Jupyter не найдете TensorFlow

Jupyter с основной средой Conda