Cách tải xuống và cài đặt Tensorflow trong Jupyter Sổ tay
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ giải thích cách cài đặt Anaconda TensorFlow Windows. Bạn sẽ học cách sử dụng TensorFlow trong Jupyter Máy tính xách tay. Jupyter là một trình xem sổ ghi chép.
Phiên bản TensorFlow
TensorFlow hỗ trợ tính toán trên nhiều CPU và GPU. Điều đó có nghĩa là các tính toán có thể được phân phối trên các thiết bị để cải thiện tốc độ đào tạo. Với tính năng song song hóa, bạn không cần phải đợi hàng tuần để có được kết quả của các thuật toán huấn luyện.
Trong Windows người dùng, TensorFlow cung cấp hai phiên bản:
- TensorFlow chỉ hỗ trợ CPU: Nếu Máy của bạn không chạy GPU NVIDIA thì bạn chỉ có thể cài đặt phiên bản này
- TensorFlow có hỗ trợ GPU: Để tính toán nhanh hơn, bạn có thể tải xuống phiên bản hỗ trợ GPU TensorFlow. Phiên bản này chỉ có ý nghĩa nếu bạn cần khả năng tính toán mạnh mẽ.
Trong hướng dẫn này, phiên bản cơ bản của TensorFlow là đủ.
Lưu ý: TensorFlow không hỗ trợ GPU trên MacOS.
Đây là cách để tiến hành
Người dùng MacOS:
- Cài đặt Anaconda
- Tạo tệp .yml để cài đặt Tensorflow và các phần phụ thuộc
- Khởi động Jupyter Sổ tay
Trong Windows
- Cài đặt Anaconda
- Tạo tệp .yml để cài đặt các phụ thuộc
- Sử dụng pip để thêm TensorFlow
- Khởi động Jupyter Sổ tay
Để chạy Tensorflow với Jupyter, bạn cần tạo một môi trường trong Anaconda. Nó có nghĩa là bạn sẽ cài đặt Ipython, Jupytervà TensorFlow trong một thư mục thích hợp bên trong máy của chúng tôi. Trên hết, bạn sẽ thêm một thư viện cần thiết cho khoa học dữ liệu: “Gấu trúc”. Thư viện Pandas giúp thao tác khung dữ liệu.
Cài đặt Anaconda
Tải về Loại rắn lớn ở mỹ phiên bản 4.3.1 (dành cho Python 3.6) để có hệ thống thích hợp.
Anaconda sẽ giúp bạn quản lý tất cả các thư viện cần thiết cho Python hoặc R. Tham khảo cái này hướng dẫn cài đặt Anaconda
Tạo tệp .yml để cài đặt Tensorflow và các phụ thuộc
Nó bao gồm
- Xác định vị trí đường đi của Anaconda
- Đặt thư mục làm việc thành Anaconda
- Tạo tệp yml (Đối với người dùng MacOS, TensorFlow được cài đặt tại đây)
- Chỉnh sửa tập tin yml
- Biên dịch tập tin yml
- Kích hoạt Anaconda
- Cài đặt TensorFlow (Windows chỉ người dùng)
Bước 1) Xác định vị trí Anaconda,
Bước đầu tiên bạn cần làm là xác định vị trí đường đi của Anaconda.
Bạn sẽ tạo một môi trường conda mới bao gồm các thư viện cần thiết mà bạn sẽ sử dụng trong các phần hướng dẫn về TensorFlow.
Windows
Nếu bạn là một Windows người dùng, bạn có thể sử dụng Anaconda Nhắc và gõ:
C:\>where anaconda
Chúng tôi muốn biết tên của thư mục nơi Anaconda được cài đặt vì chúng tôi muốn tạo môi trường mới bên trong đường dẫn này. Ví dụ: trong hình trên, Anaconda được cài đặt trong thư mục Quản trị viên. Đối với bạn, nó có thể giống nhau, tức là Quản trị viên hoặc tên người dùng.
Trong phần tiếp theo, chúng tôi sẽ đặt thư mục làm việc từ c:\đến Anaconda3.
Dành cho MacOS
đối với người dùng MacOS, bạn có thể sử dụng Terminal và nhập:
which anaconda
Bạn sẽ cần tạo một thư mục mới bên trong Anaconda sẽ chứa ipython, Jupyter và TensorFlow. Cách nhanh chóng để cài đặt thư viện và phần mềm là viết tệp yml.
Bước 2) Đặt thư mục làm việc
Bạn cần chỉ định thư mục làm việc nơi bạn muốn tạo tệp yml.
Như đã nói trước đó, nó sẽ nằm bên trong Anaconda.
Đối với người dùng MacOS:
Terminal đặt thư mục làm việc mặc định thành Người dùng/TÊN NGƯỜI DÙNG. Như bạn có thể thấy trong hình bên dưới, đường dẫn của anaconda3 và thư mục làm việc giống hệt nhau. Trong MacOS, thư mục mới nhất được hiển thị trước $. Terminal sẽ cài đặt tất cả các thư viện trong thư mục làm việc này.
Nếu đường dẫn trên trình soạn thảo văn bản không khớp với thư mục làm việc, bạn có thể thay đổi nó bằng cách viết cd PATH trong Terminal. PATH là đường dẫn bạn đã dán trong trình soạn thảo văn bản. Đừng quên bọc PATH bằng 'PATH'. Hành động này sẽ thay đổi thư mục làm việc thành PATH.
Mở Terminal của bạn và gõ:
cd anaconda3
Trong Windows người dùng (đảm bảo thư mục trước Anaconda3):
cd C:\Users\Admin\Anaconda3
hoặc đường dẫn “nơi lệnh Anaconda” cung cấp cho bạn
Bước 3) Tạo tập tin yml
Bạn có thể tạo tệp yml bên trong thư mục làm việc mới.
Tệp sẽ cài đặt các phần phụ thuộc bạn cần để chạy TensorFlow. Sao chép và dán mã này vào Terminal.
Đối với người dùng MacOS:
touch hello-tf.yml
Một tệp mới có tên hello-tf.yml sẽ xuất hiện bên trong anaconda3
Trong Windows người dùng:
echo.>hello-tf.yml
Một tệp mới có tên hello-tf.yml sẽ xuất hiện
Bước 4) Chỉnh sửa tập tin yml
Bạn đã sẵn sàng chỉnh sửa tệp yml.
Đối với người dùng MacOS:
Bạn có thể dán mã sau vào Terminal để chỉnh sửa tệp. Người dùng MacOS có thể sử dụng khí lực để chỉnh sửa tập tin yml.
vi hello-tf.yml
Cho đến nay, Terminal của bạn trông như thế này
Bạn nhập một chỉnh sửa cách thức. Trong chế độ này, sau khi nhấn esc, bạn có thể:
- Nhấn i để chỉnh sửa
- Nhấn w để lưu
- Nhấn q! bỏ cuộc
Viết mã sau đây ở chế độ chỉnh sửa và nhấn esc theo sau là :w
Lưu ý: Tệp này là trường hợp và có ý định nhạy cảm. Cần có 2 khoảng trống sau mỗi ý định.
Đối với 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
Giải thích mã
- name: hello-tf: Tên của file yml
- phụ thuộc:
- trăn=3.6
- jupyter
- con trăn
- gấu trúc: Cài đặt, dựng lên Python phiên bản 3.6, Jupyterthư viện , Ipython và gấu trúc
- pip: Cài đặt một Python thư viện
- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: Install TensorFlow from Google apis.
Nhấn esc theo sau là :q! sang chế độ chỉnh sửa.
Trong Windows User:
Windows không có chương trình vim nên Notepad đủ để hoàn thành bước này.
notepad hello-tf.yml
Nhập nội dung sau vào tệp
name: hello-tfdependencies: - python=3.6 - jupyter - ipython - pandas
Giải thích mã
- name: hello-tf: Tên của file yml
- phụ thuộc:
- trăn=3.6
- jupyter
- con trăn
- gấu trúc: Cài đặt Python phiên bản 3.6, Jupyterthư viện , Ipython và gấu trúc
Nó sẽ mở notepad, bạn có thể chỉnh sửa tập tin từ đây.
Lưu ý: Windows người dùng sẽ cài đặt TensorFlow ở bước tiếp theo. Ở bước này các bạn chỉ chuẩn bị môi trường conda
Bước 5) Biên dịch tập tin yml
Bạn có thể biên dịch tệp .yml bằng mã sau:
conda env create -f hello-tf.yml
Lưu ý: Trong Windows người dùng, môi trường mới sẽ được tạo bên trong thư mục người dùng hiện tại.
Phải mất thời gian. Nó sẽ chiếm khoảng 1.1gb dung lượng trong đĩa cứng của bạn.
In Windows
Bước 6) Kích hoạt môi trường conda
Chúng ta đang gần hoàn tất. Bây giờ bạn có 2 môi trường conda.
Bạn đã tạo một môi trường conda biệt lập với các thư viện bạn sẽ sử dụng trong phần hướng dẫn. Đây là một phương pháp được khuyến khích vì mỗi học máy dự án yêu cầu các thư viện khác nhau. Khi dự án kết thúc, bạn có thể loại bỏ hoặc không loại bỏ môi trường này.
conda env list
Dấu hoa thị cho biết giá trị mặc định. Bạn cần chuyển sang hello-tf để kích hoạt môi trường
Đối với người dùng MacOS:
source activate hello-tf
Trong Windows người dùng:
activate hello-tf
Bạn có thể kiểm tra tất cả các phụ thuộc đều ở trong cùng một môi trường. Điều này quan trọng vì nó cho phép Python sử dụng Jupyter và TensorFlow từ cùng một môi trường. Nếu bạn không thấy ba cái đó nằm trong cùng một thư mục, bạn cần phải bắt đầu lại từ đầu.
Đối với người dùng MacOS:
which python which jupyter which ipython
Tùy chọn: Bạn có thể kiểm tra cập nhật.
pip install --upgrade tensorflow
Bước 7) Cài đặt TensorFlow cho Windows người sử dụng
Đối với người dùng Windows:
where python where jupyter where ipython
Như bạn có thể thấy, bây giờ bạn có hai Python môi trường. Môi trường chính và môi trường mới được tạo trên ie hello-tf. Môi trường conda chính không cài đặt tensorFlow chỉ cài hello-tf. Từ hình ảnh, python, jupyter và ipython được cài đặt trong cùng một môi trường. Điều đó có nghĩa là bạn có thể sử dụng TensorFlow với Jupyter Máy tính xách tay.
Bạn cần cài đặt TensorFlow bằng lệnh pip. Chỉ dành cho Windows người sử dụng
pip install tensorflow
Cách nhập Tensorflow vào Jupyter Sổ tay
Phần này giống nhau cho cả hai hệ điều hành. Bây giờ, hãy tìm hiểu cách nhập TensorFlow vào Jupyter Máy tính xách tay.
Bạn có thể mở TensorFlow bằng Jupyter.
Lưu ý: Mỗi lần muốn mở TensorFlow, bạn cần khởi tạo môi trường
Bạn sẽ tiến hành như sau:
- Kích hoạt môi trường conda hello-tf
- Mở Jupyter
- Nhập tenorflow
- Xóa sổ ghi chép
- Đóng Jupyter
Bước 1) Kích hoạt conda
Đối với người dùng MacOS:
source activate hello-tf
Trong Windows người dùng:
conda activate hello-tf
Bước 2) Mở Jupyter
Sau đó, bạn có thể mở Jupyter từ nhà ga
jupyter notebook
Trình duyệt của bạn sẽ tự động mở, nếu không hãy sao chép và dán url được cung cấp bởi Terminal. Nó bắt đầu bằng http://localhost:8888
Bên trong TensorFlow Jupyter Notebook, bạn có thể xem tất cả các tập tin bên trong thư mục làm việc. Để tạo Notebook mới, bạn chỉ cần nhấp vào mới và Python 3
Lưu ý: Sổ ghi chép mới sẽ tự động được lưu vào thư mục làm việc.
Bước 3) Nhập dòng chảy
Bên trong sổ ghi chép, bạn có thể nhập TensorFlow vào Jupyter Notebook có bí danh tf. Bấm để chạy. Một ô mới được tạo bên dưới.
import tensorflow as tf
Hãy viết mã đầu tiên của bạn với TensorFlow.
hello = tf.constant('Hello, Guru99!') hello
Một tensor mới được tạo ra. Xin chúc mừng. Bạn đã cài đặt thành công TensorFlow với Jupyter trên Máy của bạn.
Bước 4) Xóa tài liệu
Bạn có thể xóa tệp có tên Untitled.ipynb bên trong Jupyer.
Bước 5) Đóng Jupyter
Có hai cách đóng Jupyter. Cách đầu tiên là trực tiếp từ sổ ghi chép. Cách thứ hai là sử dụng thiết bị đầu cuối (hoặc Anaconda Nhắc)
Từ Jupyter
Trong bảng điều khiển chính của Jupyter Notebook, chỉ cần nhấp vào Đăng Xuất
Bạn được chuyển hướng đến trang đăng xuất.
Từ thiết bị đầu cuối
Chọn thiết bị đầu cuối hoặc dấu nhắc Anaconda và chạy hai lần ctr+c.
Lần đầu tiên bạn thực hiện Ctrl+C, bạn sẽ được yêu cầu xác nhận rằng bạn muốn tắt sổ ghi chép. Lặp lại ctr+c để xác nhận
Bạn đã đăng xuất thành công.
Jupyter với môi trường conda chính
Nếu bạn muốn khởi chạy TensorFlow với jupyter để sử dụng trong tương lai, bạn cần mở một phiên mới với
source activate hello-tf
Nếu bạn không, Jupyter không tìm thấy TensorFlow