Kā lejupielādēt & Instalējiet TensorFLow: Jupyter - Windows / Mac

Satura rādītājs:

Anonim

Šajā apmācībā mēs paskaidrosim, kā instalēt Windows TensorFlow Anaconda . Jūs uzzināsiet, kā lietot TensorFlow Jupyter Notebook. Jupyter ir piezīmju grāmatiņu skatītājs.

TensorFlow versijas

TensorFlow atbalsta aprēķinus vairākos procesoros un GPU. Tas nozīmē, ka aprēķinus var sadalīt pa ierīcēm, lai uzlabotu apmācības ātrumu. Izmantojot paralelizāciju, apmācības algoritmu rezultātu iegūšanai nav jāgaida nedēļas.

Windows lietotājam TensorFlow nodrošina divas versijas:

  • TensorFlow tikai ar centrālā procesora atbalstu : ja jūsu mašīna nedarbojas NVIDIA GPU, varat instalēt tikai šo versiju
  • TensorFlow ar GPU atbalstu : Lai veiktu ātrāku aprēķinu, varat lejupielādēt TensorFlow GPU atbalstīto versiju. Šai versijai ir jēga tikai tad, ja jums ir nepieciešama spēcīga skaitļošanas spēja.

Šīs apmācības laikā pietiek ar TensorFlow pamata versiju.

Piezīme: TensorFlow nenodrošina GPU atbalstu MacOS.

Lūk, kā rīkoties tālāk

MacOS lietotājs:

  • Instalējiet Anaconda
  • Izveidojiet .yml failu, lai instalētu Tensorflow un atkarības
  • Palaidiet Jupyter piezīmjdatoru

Windows

  • Instalējiet Anaconda
  • Izveidojiet .yml failu, lai instalētu atkarības
  • Izmantojiet pip, lai pievienotu TensorFlow
  • Palaidiet Jupyter piezīmjdatoru

Lai palaistu Tensorflow ar Jupyter, jums ir jāizveido vide Anaconda. Tas nozīmē, ka jūs instalēsiet Ipython, Jupyter un TensorFlow attiecīgajā mapē mūsu datorā. Papildus tam jūs pievienosiet vienu būtisku datu zinātnes bibliotēku: "Pandas". Pandas bibliotēka palīdz manipulēt ar datu rāmi.

Instalējiet Anaconda

Attiecīgajai sistēmai lejupielādējiet Anaconda versiju 4.3.1 (Python 3.6).

Anaconda palīdzēs jums pārvaldīt visas Python vai R. nepieciešamās bibliotēkas. Lai instalētu Anaconda, skatiet šo apmācību

Izveidojiet .yml failu, lai instalētu Tensorflow un atkarības

Tas iekļauj

  • Atrodiet Anaconda ceļu
  • Iestatiet darba direktoriju uz Anaconda
  • Izveidojiet yml failu (MacOS lietotājam šeit ir instalēta TensorFlow)
  • Rediģējiet yml failu
  • Sastādiet yml failu
  • Aktivizējiet Anaconda
  • Instalējiet TensorFlow (tikai Windows lietotājiem)

1. solis. Atrodiet Anaconda,

Pirmais solis, kas jums jādara, ir atrast Anaconda ceļu.

Jūs izveidosiet jaunu conda vidi, kurā būs nepieciešamās bibliotēkas, kuras izmantosiet apmācību laikā par TensorFlow.

Windows

Ja esat Windows lietotājs, varat izmantot Anaconda uzvedni un ierakstīt:

C:\>where anaconda

Mēs esam ieinteresēti uzzināt tās mapes nosaukumu, kurā ir instalēta Anaconda, jo mēs vēlamies šajā ceļā izveidot savu jauno vidi. Piemēram, iepriekš redzamajā attēlā Anaconda ir instalēta mapē Admin. Jums tas var būt tas pats, ti, Administrators vai lietotāja vārds.

Turpmāk mēs iestatīsim darba direktoriju no c: \ uz Anaconda3.

MacOS

MacOS lietotājam varat izmantot termināli un ierakstīt:

which anaconda

Jums būs jāizveido jauna mape Anaconda iekšpusē, kurā būs Ipython , Jupyter un TensorFlow . Ātrs veids, kā instalēt bibliotēkas un programmatūru, ir rakstīt yml failu.

2. solis) Iestatiet darba direktoriju

Jums jānorāda darba direktorijs, kurā vēlaties izveidot yml failu.

Kā jau iepriekš teikts, tas atradīsies Anakondas iekšpusē.

MacOS lietotājam:

Termināls noklusējuma darba direktoriju iestata uz Users / USERNAME . Kā redzat zemāk redzamajā attēlā, anaconda3 ceļš un darba direktorijs ir identiski. MacOS jaunākā mape tiek parādīta pirms $. Termināls instalēs visas bibliotēkas šajā darba direktorijā.

Ja teksta redaktora ceļš nesakrīt ar darba direktoriju, varat to mainīt, terminālā ierakstot CD PATH. PATH ir ceļš, kuru esat ielīmējis teksta redaktorā. Neaizmirstiet ietīt CELIŅU ar “PATH”. Šī darbība mainīs darba direktoriju uz PATH.

Atveriet termināli un ierakstiet:

cd anaconda3

Windows lietotājam (pārbaudiet mapi pirms Anaconda3):

cd C:\Users\Admin\Anaconda3

vai ceļa "kur anakonda" komanda dod jums

3. solis) Izveidojiet yml failu

Yml failu var izveidot jaunajā darba direktorijā.

Fails instalēs atkarības, kas nepieciešamas, lai palaistu TensorFlow. Kopējiet un ielīmējiet šo kodu terminālā.

MacOS lietotājam:

touch hello-tf.yml

Anaconda3 iekšpusē vajadzētu parādīties jauns fails ar nosaukumu hello-tf.yml

Windows lietotājam:

echo.>hello-tf.yml

Parādīsies jauns fails ar nosaukumu hello-tf.yml

4. solis. Rediģējiet yml failu

Jūs esat gatavs rediģēt yml failu.

MacOS lietotājam:

Lai rediģētu failu, varat ielīmēt šo kodu terminālā. MacOS lietotājs var izmantot vim, lai rediģētu yml failu.

vi hello-tf.yml

Līdz šim jūsu terminālis izskatās šādi

Jūs ievadāt rediģēšanas režīmu. Šajā režīmā pēc esc nospiešanas varat:

  • Nospiediet i, lai rediģētu
  • Nospiediet w, lai saglabātu
  • Nospiediet q! pamest

Rediģēšanas režīmā ierakstiet šo kodu un nospiediet esc, kam seko: w

Piezīme: Fails ir reģistrjutīgs un paredzēts jutīgi. Pēc katra nodoma ir nepieciešamas 2 atstarpes.

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
Kods Paskaidrojums
  • name: hello-tf: yml faila nosaukums
  • atkarības:
  • pitons = 3,6
  • jupyter
  • ipython
  • pandas: instalējiet Python 3.6 versijas, Jupyter, Ipython un pandas bibliotēkas
  • pip: instalējiet Python bibliotēku
    • https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: instalējiet TensorFlow no Google apis.

Nospiediet esc, kam seko: q! rediģēšanas režīmā.

Windows lietotājam:

Windows nav vim programmas, tāpēc, lai pabeigtu šo darbību, pietiek ar Notepad.

notepad hello-tf.yml

Ievadiet failā šādu tekstu

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

Kods Paskaidrojums

  • name: hello-tf: yml faila nosaukums
  • atkarības:
  • pitons = 3,6
  • jupyter
  • ipython
  • pandas: instalējiet Python 3.6 versijas, Jupyter, Ipython un pandas bibliotēkas

Tas atvērs bloknotu, failu var rediģēt šeit.

Piezīme: Windows lietotāji instalēs TensorFlow nākamajā darbībā. Šajā solī jūs sagatavojat tikai konda vidi

5. solis. Sastādiet yml failu

.Yml failu var apkopot ar šādu kodu:

conda env create -f hello-tf.yml

Piezīme: Windows lietotājiem jaunā vide tiek izveidota pašreizējā lietotāja direktorijā.

Tas prasa laiku. Cietajā diskā tas aizņems aptuveni 1.1 gb vietas.

Operētājsistēmā Windows

6. solis. Aktivizējiet konda vidi

Mēs esam gandrīz pabeiguši. Tagad jums ir 2 nosacītas vides.

Jūs izveidojāt izolētu konda vidi ar bibliotēkām, kuras izmantosiet apmācību laikā. Tā ir ieteicama prakse, jo katram mašīnmācīšanās projektam ir nepieciešamas dažādas bibliotēkas. Kad projekts ir beidzies, varat šo vidi noņemt vai nē.

conda env list

Zvaigznīte norāda noklusējuma zvaigznīti. Lai aktivizētu vidi, jums jāpārslēdzas uz hello-tf

MacOS lietotājam:

source activate hello-tf

Windows lietotājam:

activate hello-tf

Jūs varat pārbaudīt, vai visas atkarības atrodas vienā vidē. Tas ir svarīgi, jo tas ļauj Python izmantot Jupyter un TensorFlow no vienas un tās pašas vides. Ja trīs no tiem nav redzami vienā mapē, jums jāsāk viss no jauna.

MacOS lietotājam:

which pythonwhich jupyterwhich ipython

Pēc izvēles: varat pārbaudīt atjauninājumu.

pip install --upgrade tensorflow

7. solis. Instalējiet TensorFlow Windows lietotājam

Windows lietotājam:

where pythonwhere jupyterwhere ipython

Kā redzat, tagad jums ir divas Python vides. Galvenais un jaunizveidotais, ti, hello-tf. Galvenajā konda vidē tensorFlow nav instalēts tikai hello-tf. Attēlā pitons, jupyter un ipython ir instalēti vienā un tajā pašā vidē. Tas nozīmē, ka jūs varat izmantot TensorFlow ar Jupyter piezīmjdatoru.

Jums jāinstalē TensorFlow, izmantojot komandu pip. Tikai Windows lietotājiem

pip install tensorflow

Palaidiet Jupyter piezīmjdatoru

Šī daļa abām OS ir vienāda. Tagad uzzināsim, kā importēt TensorFlow Jupyter piezīmju grāmatiņā.

TensorFlow var atvērt ar Jupyter.

Piezīme: Katru reizi, kad vēlaties atvērt TensorFlow, jums ir jāatjauno vide

Jūs rīkosieties šādi:

  • Aktivizējiet hello-tf conda vidi
  • Atveriet Jupyter
  • Importēt tensorflow
  • Dzēst piezīmju grāmatiņu
  • Aizveriet Jupyter

1. darbība. Aktivizējiet conda

MacOS lietotājam:

source activate hello-tf

Windows lietotājam:

conda activate hello-tf

2. solis) Atveriet Jupyter

Pēc tam jūs varat atvērt Jupyter no termināļa

jupyter notebook

Jūsu pārlūkprogrammai vajadzētu atvērties automātiski, pretējā gadījumā nokopējiet un ielīmējiet URL, ko nodrošina termināls. Tas sākas ar http: // localhost: 8888

TensorFlow Jupyter piezīmjdatorā jūs varat redzēt visus failus darba direktorijā. Lai izveidotu jaunu piezīmju grāmatiņu, vienkārši noklikšķiniet uz jauns un Python 3

Piezīme . Jaunā piezīmju grāmatiņa tiek automātiski saglabāta darba direktorijā.

3. solis) Importējiet Tensorflow

Piezīmju grāmatiņā jūs varat importēt TensorFlow Jupyter piezīmju grāmatiņā ar tf aizstājvārdu. Noklikšķiniet, lai palaistu. Zemāk ir izveidota jauna šūna.

import tensorflow as tf

Uzrakstīsim jūsu pirmo kodu ar TensorFlow.

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

Tiek izveidots jauns tenzors. Apsveicu. Jūs veiksmīgi instalējāt TensorFlow ar Jupyter savā datorā.

4. solis. Dzēsiet failu

Jupyer iekšpusē varat izdzēst failu ar nosaukumu Untitled.ipynb.

5. solis) Aizveriet Jupyter

Ir divi veidi, kā aizvērt Jupyter. Pirmais veids ir tieši no piezīmjdatora. Otrais veids ir izmantot termināli (vai Anaconda Prompt)

No Jupiteras

Jupyter Notebook galvenajā panelī vienkārši noklikšķiniet uz Atteikties

Jūs tiekat novirzīts uz atteikšanās lapu.

No termināla

Atlasiet termināli vai Anaconda uzvedni un palaidiet divreiz ctr + c.

Pirmo reizi veicot ctr + c, jums tiek lūgts apstiprināt, ka vēlaties izslēgt piezīmju grāmatiņu. Lai apstiprinātu, atkārtojiet ctr + c

Jūs esat veiksmīgi atteicies.

Jupyter ar galveno conda vidi

Ja vēlaties palaist TensorFlow ar jupyter izmantošanai nākotnē, jums jāatver jauna sesija ar

source activate hello-tf

Ja jūs to nedarīsit, Jupyter neatradīs TensorFlow