Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ giải thích cách cài đặt TensorFlow Anaconda Windows. Bạn sẽ học cách sử dụng TensorFlow trong Jupyter Notebook. Jupyter là một trình xem sổ tay.
Phiên bản TensorFlow
TensorFlow hỗ trợ tính toán trên nhiều CPU và GPU. Nó có nghĩa là các tính toán có thể được phân phối trên các thiết bị để cải thiện tốc độ đào tạo. Với song song hóa, bạn không cần phải đợi hàng tuần để có được kết quả của các thuật toán huấn luyện.
Đối với người dùng Windows, TensorFlow cung cấp hai phiên bản:
- TensorFlow chỉ hỗ trợ CPU : Nếu Máy của bạn không chạy trên GPU NVIDIA, 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 năng lực tính toán mạnh.
Trong hướng dẫn này, phiên bản cơ bản của TensorFlow là đủ.
Lưu ý: TensorFlow không cung cấp hỗ trợ GPU trên MacOS.
Đây là cách tiến hành
Người dùng MacOS:
- Cài đặt Anaconda
- Tạo tệp .yml để cài đặt Tensorflow và các phần phụ thuộc
- Khởi chạy Máy tính xách tay Jupyter
Cho cửa sổ
- Cài đặt Anaconda
- Tạo tệp .yml để cài đặt các phụ thuộc
- Sử dụng pip để thêm TensorFlow
- Khởi chạy Máy tính xách tay Jupyter
Để chạy Tensorflow với Jupyter, bạn cần tạo môi trường bên trong Anaconda. Nó có nghĩa là bạn sẽ cài đặt Ipython, Jupyter và 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: "Pandas". Thư viện Pandas giúp thao tác với khung dữ liệu.
Cài đặt Anaconda
Tải xuống Anaconda phiên bản 4.3.1 (dành cho Python 3.6) cho hệ thống thích hợp.
Anaconda sẽ giúp bạn quản lý tất cả các thư viện cần thiết cho Python hoặc R. Tham khảo hướng dẫn này để cài đặt Anaconda
Tạo tệp .yml để cài đặt Tensorflow và các phụ thuộc
Nó bao gồm
- Tìm 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 tệp yml
- Biên dịch tệp yml
- Kích hoạt Anaconda
- Cài đặt TensorFlow (chỉ dành cho người dùng Windows)
Bước 1) Xác định vị trí Anaconda,
Bước đầu tiên bạn cần làm là xác định đường đi của Anaconda.
Bạn sẽ tạo một môi trường chung cư mới bao gồm các thư viện cần thiết mà bạn sẽ sử dụng trong các bài hướng dẫn về TensorFlow.
các cửa sổ
Nếu bạn là người dùng Windows, bạn có thể sử dụng Anaconda Prompt và nhập:
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 Admin. Đối với bạn, nó có thể giống nhau, tức là Quản trị viên hoặc tên của người dùng.
Trong phần tiếp theo, chúng tôi sẽ đặt thư mục làm việc từ c: \ thành Anaconda3.
Hệ điều hành Mac
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 chứa Ipython , Jupyter và TensorFlow . Một cách nhanh chóng để cài đặt thư viện và phần mềm là viết một tệp yml.
Bước 2) Đặt thư mục làm việc
Bạn cần chỉ định thư mục làm việc mà bạn muốn tạo tệp yml.
Như đã nói trước đây, nó sẽ nằm bên trong Anaconda.
Đối với người dùng MacOS:
Terminal đặt thư mục làm việc mặc định thành Users / USERNAME . 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 nhập:
cd anaconda3
Đối với người dùng Windows (đảm bảo có thư mục trước Anaconda3):
cd C:\Users\Admin\Anaconda3
hoặc đường dẫn lệnh "nơi anaconda" cung cấp cho bạn
Bước 3) Tạo tệp yml
Bạn có thể tạo tệp yml bên trong thư mục làm việc mới.
Tệp sẽ cài đặt các 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
Đối với người dùng Windows:
echo.>hello-tf.yml
Một tệp mới có tên hello-tf.yml sẽ xuất hiện
Bước 4) Chỉnh sửa tệp yml
Bạn đã sẵn sàng để chỉnh sửa tệp yml.
Đối với người dùng MacOS:
Bạn có thể dán đoạn mã sau vào Terminal để chỉnh sửa tệp. Người dùng MacOS có thể sử dụng vim để chỉnh sửa tệp yml.
vi hello-tf.yml
Cho đến nay, Terminal của bạn trông giống như thế này
Bạn vào một chế độ chỉnh sửa . Bên trong chế độ này, bạn có thể, sau khi nhấn esc:
- Nhấn tôi để chỉnh sửa
- Nhấn w để lưu
- Nhấn q! bỏ thuốc lá
Viết mã sau ở chế độ chỉnh sửa và nhấn esc, sau đó là: w
Lưu ý: Tệp có phân biệt chữ hoa và chữ thường . 2 dấu cách được yêu cầu 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.whlGiải thích mã
- name: hello-tf: Tên của tệp yml
- phụ thuộc:
- python = 3,6
- jupyter
- ipython
- gấu trúc: Cài đặt phiên bản Python 3.6, thư viện Jupyter, Ipython và pandas
- pip: Cài đặt thư viện Python
- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: Cài đặt TensorFlow từ Google apis.
Nhấn esc theo sau: q! sang chế độ chỉnh sửa.
Đối với người dùng Windows:
Windows không có chương trình vim, vì vậy Notepad là đủ để hoàn thành bước này.
notepad hello-tf.yml
Nhập thông tin sau vào tệp
name: hello-tfdependencies:- python=3.6- jupyter- ipython- pandas
Giải thích mã
- name: hello-tf: Tên của tệp yml
- phụ thuộc:
- python = 3,6
- jupyter
- ipython
- gấu trúc: Cài đặt phiên bản Python 3.6, thư viện Jupyter, Ipython và pandas
Nó sẽ mở sổ ghi chú, bạn có thể chỉnh sửa tệp từ đây.
Lưu ý: Người dùng Windows sẽ cài đặt TensorFlow trong bước tiếp theo. Trong bước này, bạn chỉ chuẩn bị môi trường chung cư
Bước 5) Biên dịch tệp yml
Bạn có thể biên dịch tệp .yml với mã sau:
conda env create -f hello-tf.yml
Lưu ý: Đối với người dùng Windows, môi trường mới được tạo bên trong thư mục người dùng hiện tại.
Cần phải có thời gian. Nó sẽ chiếm khoảng 1,1gb dung lượng trong đĩa cứng của bạn.
Trong Windows
Bước 6) Kích hoạt môi trường chung cư
Chúng ta đang gần hoàn tất. Bây giờ bạn có 2 môi trường chung cư.
Bạn đã tạo một môi trường chung cư biệt lập với các thư viện mà bạn sẽ sử dụng trong các bài hướng dẫn. Đây là cách thực hành được khuyến khích vì mỗi dự án học máy yêu cầu các thư viện khác nhau. Khi dự án kết thúc, bạn có thể xóa hoặc không xóa môi trường này.
conda env list
Asterix chỉ ra cái mặc định. Bạn cần chuyển sang hello-tf để kích hoạt môi trường
Đối với người dùng MacOS:
source activate hello-tf
Đối với người dùng Windows:
activate hello-tf
Bạn có thể kiểm tra tất cả các thành phần phụ thuộc trong cùng một môi trường. Điều này rất quan trọng vì nó cho phép Python sử dụng Jupyter và TensorFlow từ cùng một môi trường. Nếu bạn không thấy ba trong số chúng nằm trong cùng một thư mục, bạn cần phải bắt đầu lại tất cả.
Đối với người dùng MacOS:
which pythonwhich jupyterwhich ipython
Tùy chọn: Bạn có thể kiểm tra bản cập nhật.
pip install --upgrade tensorflow
Bước 7) Cài đặt TensorFlow cho người dùng Windows
Đối với người dùng windows:
where pythonwhere jupyterwhere ipython
Như bạn có thể thấy, bây giờ bạn có hai môi trường Python. Cái chính và cái mới được tạo trên tức là hello-tf. Môi trường chung cư chính không được cài đặt tensorFlow chỉ có hello-tf. Từ hình ảnh, python, jupyter và ipython được cài đặt trong cùng một môi trường. Nó có nghĩa là, bạn có thể sử dụng TensorFlow với một Máy tính xách tay Jupyter.
Bạn cần cài đặt TensorFlow bằng lệnh pip. Chỉ dành cho người dùng Windows
pip install tensorflow
Khởi chạy Máy tính xách tay Jupyter
Phần này giống nhau cho cả hai hệ điều hành. Bây giờ, chúng ta hãy tìm hiểu cách nhập TensorFlow trong Jupyter Notebook.
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 chung cư hello-tf
- Mở Jupyter
- Nhập dòng chảy căng thẳng
- Xóa sổ tay
- Đóng Jupyter
Bước 1) Kích hoạt chung cư
Đối với người dùng MacOS:
source activate hello-tf
Đối với người dùng Windows:
conda activate hello-tf
Bước 2) Mở Jupyter
Sau đó, bạn có thể mở Jupyter từ Terminal
jupyter notebook
Trình duyệt của bạn sẽ tự động mở, nếu không, hãy sao chép và dán url do Terminal cung cấp. Nó bắt đầu bởi http: // localhost: 8888
Bên trong TensorFlow Jupyter Notebook, bạn có thể xem tất cả các tệp bên trong thư mục làm việc. Để tạo một Notebook mới, bạn chỉ cần nhấp vào new và Python 3
Lưu ý: Sổ ghi chép mới được tự động lưu bên trong thư mục làm việc.
Bước 3) Nhập Tensorflow
Bên trong sổ tay, bạn có thể nhập TensorFlow trong Máy tính xách tay Jupyter với 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. Chúc mừng bạn. Bạn cài đặt thành công TensorFlow với Jupyter trên Máy của mình.
Bước 4) Xóa tệp
Bạn có thể xóa tệp có tên Untitled.ipynb bên trong Jupyer.
Bước 5) Đóng Jupyter
Có hai cách để đóng Jupyter. Cách đầu tiên là trực tiếp từ sổ ghi chép. Cách thứ hai là sử dụng thiết bị đầu cuối (hoặc Anaconda Prompt)
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 nhà ga
Chọn thiết bị đầu cuối hoặc dấu nhắc Anaconda và chạy hai lần ctr + c.
Lần đầu tiên bạn thực hiện ctr + 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 chung cư 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 sẽ không tìm thấy TensorFlow
