В този урок ще обясним как да инсталирате TensorFlow Anaconda Windows. Ще научите как да използвате TensorFlow в Jupyter Notebook. Юпитер е зрител на тетрадка.
Версии на TensorFlow
TensorFlow поддържа изчисления в множество процесори и графични процесори. Това означава, че изчисленията могат да бъдат разпределени между устройства, за да се подобри скоростта на обучението. С паралелизацията не е нужно да чакате седмици, за да получите резултатите от алгоритмите за обучение.
За потребителите на Windows TensorFlow предоставя две версии:
- TensorFlow само с поддръжка на процесора : Ако вашата машина не работи на NVIDIA GPU, можете да инсталирате само тази версия
- TensorFlow с поддръжка на GPU : За по-бързо изчисление можете да изтеглите поддържаната версия на TensorFlow GPU. Тази версия има смисъл само ако имате нужда от силен изчислителен капацитет.
По време на този урок е достатъчна основната версия на TensorFlow.
Забележка: TensorFlow не осигурява поддръжка на GPU на MacOS.
Ето как да продължите
Потребител на MacOS:
- Инсталирайте Anaconda
- Създайте .yml файл, за да инсталирате Tensorflow и зависимости
- Стартирайте Jupyter Notebook
За Windows
- Инсталирайте Anaconda
- Създайте .yml файл, за да инсталирате зависимости
- Използвайте pip, за да добавите TensorFlow
- Стартирайте Jupyter Notebook
За да стартирате Tensorflow с Jupyter, трябва да създадете среда в Anaconda. Това означава, че ще инсталирате Ipython, Jupyter и TensorFlow в подходяща папка в нашата машина. На всичкото отгоре ще добавите една основна библиотека за науката за данни: "Pandas". Библиотеката Pandas помага за манипулиране на рамка с данни.
Инсталирайте Anaconda
Изтеглете Anaconda версия 4.3.1 (за Python 3.6) за подходящата система.
Anaconda ще ви помогне да управлявате всички библиотеки, необходими за Python или R. Вижте този урок, за да инсталирате Anaconda
Създайте .yml файл, за да инсталирате Tensorflow и зависимости
Включва
- Намерете пътя на Анаконда
- Задайте работната директория на Anaconda
- Създайте yml файла (за потребител на MacOS тук е инсталиран TensorFlow)
- Редактирайте yml файла
- Компилирайте yml файла
- Активирайте Anaconda
- Инсталирайте TensorFlow (само за потребители на Windows)
Стъпка 1) Намерете Anaconda,
Първата стъпка, която трябва да направите, е да намерите пътя на Анаконда.
Ще създадете нова конда среда, която включва необходимите библиотеки, които ще използвате по време на уроците за TensorFlow.
Windows
Ако сте потребител на Windows, можете да използвате Anaconda Prompt и да напишете:
C:\>where anaconda
Интересуваме се да знаем името на папката, в която е инсталирана Anaconda, защото искаме да създадем нашата нова среда в този път. Например, на снимката по-горе, Anaconda е инсталирана в папката Admin. За вас може да е същото, т.е. администратор или името на потребителя.
В следващия ще зададем работната директория от c: \ на Anaconda3.
MacOS
за потребител на MacOS можете да използвате терминала и да напишете:
which anaconda
Ще трябва да създадете нова папка в Anaconda, която ще съдържа Ipython , Jupyter и TensorFlow . Бърз начин за инсталиране на библиотеки и софтуер е да напишете yml файл.
Стъпка 2) Задайте работна директория
Трябва да посочите работната директория, в която искате да създадете yml файла.
Както беше казано по-рано, той ще бъде разположен в Anaconda.
За потребител на MacOS:
Терминалът задава работната директория по подразбиране на Users / USERNAME . Както можете да видите на фигурата по-долу, пътят на anaconda3 и работната директория са идентични. В MacOS най-новата папка се показва преди $. Терминалът ще инсталира всички библиотеки в тази работна директория.
Ако пътят в текстовия редактор не съвпада с работната директория, можете да го промените, като напишете cd PATH в терминала. PATH е пътят, който сте поставили в текстовия редактор. Не забравяйте да увиете ПЪТЯ с „ПЪТ“. Това действие ще промени работната директория на PATH.
Отворете терминала си и въведете:
cd anaconda3
За потребител на Windows (уверете се в папката преди Anaconda3):
cd C:\Users\Admin\Anaconda3
или командата "къде анаконда" ви дава
Стъпка 3) Създайте yml файла
Можете да създадете yml файла в новата работна директория.
Файлът ще инсталира зависимостите, които са ви необходими, за да стартирате TensorFlow. Копирайте и поставете този код в терминала.
За потребител на MacOS:
touch hello-tf.yml
В anaconda3 трябва да се появи нов файл с име hello-tf.yml
За потребител на Windows:
echo.>hello-tf.yml
Трябва да се появи нов файл с име hello-tf.yml
Стъпка 4) Редактирайте yml файла
Готови сте да редактирате yml файла.
За потребител на MacOS:
Можете да поставите следния код в терминала, за да редактирате файла. Потребителят на MacOS може да използва vim за редактиране на yml файла.
vi hello-tf.yml
Засега вашият терминал изглежда така
Влизате в режим на редактиране . В този режим можете след натискане на esc:
- Натиснете i, за да редактирате
- Натиснете w, за да запазите
- Натиснете q! да напусне
Напишете следния код в режим на редактиране и натиснете esc, последвано от: w
Забележка: Файлът е с регистър на буквите и е чувствителен. След всяко намерение се изискват 2 интервала.
За 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.whlОбяснение на кода
- name: hello-tf: Име на yml файла
- зависимости:
- python = 3.6
- юпитер
- ipython
- pandas: Инсталирайте библиотеки на Python версия 3.6, Jupyter, Ipython и pandas
- pip: Инсталирайте библиотека на Python
- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: Инсталирайте TensorFlow от Google apis.
Натиснете esc, последвано от: q! до съвсем режим на редактиране.
За потребител на Windows:
Windows няма програма vim, така че Notepad е достатъчен, за да завършите тази стъпка.
notepad hello-tf.yml
Въведете следното във файла
name: hello-tfdependencies:- python=3.6- jupyter- ipython- pandas
Обяснение на кода
- name: hello-tf: Име на yml файла
- зависимости:
- python = 3.6
- юпитер
- ipython
- pandas: Инсталирайте библиотеки на Python версия 3.6, Jupyter, Ipython и pandas
Той ще отвори бележника, можете да редактирате файла от тук.
Забележка: Потребителите на Windows ще инсталират TensorFlow в следващата стъпка. В тази стъпка вие подготвяте само конда средата
Стъпка 5) Компилирайте yml файла
Можете да компилирате .yml файла със следния код:
conda env create -f hello-tf.yml
Забележка: За потребители на Windows новата среда се създава в текущата потребителска директория.
Нужни са времена. Това ще отнеме около 1,1 GB пространство на вашия твърд диск.
В Windows
Стъпка 6) Активирайте конда среда
Почти сме готови. Вече имате 2 конда среди.
Създадохте изолирана конда среда с библиотеките, които ще използвате по време на уроците. Това е препоръчителна практика, тъй като всеки проект за машинно обучение изисква различни библиотеки. Когато проектът приключи, можете да премахнете или не тази среда.
conda env list
Звездичката показва този по подразбиране. Трябва да преминете към hello-tf, за да активирате околната среда
За потребител на MacOS:
source activate hello-tf
За потребител на Windows:
activate hello-tf
Можете да проверите дали всички зависимости са в една и съща среда. Това е важно, защото позволява на Python да използва Jupyter и TensorFlow от една и съща среда. Ако не виждате тримата, разположени в една и съща папка, трябва да започнете отначало.
За потребител на MacOS:
which pythonwhich jupyterwhich ipython
По избор: Можете да проверите за актуализация.
pip install --upgrade tensorflow
Стъпка 7) Инсталирайте потребител на TensorFlow за Windows
За потребител на Windows:
where pythonwhere jupyterwhere ipython
Както можете да видите, вече имате две среди на Python. Основната и новосъздадената на ie hello-tf. Основната конда среда няма инсталиран tensorFlow само hello-tf. От снимката python, jupyter и ipython са инсталирани в една и съща среда. Това означава, че можете да използвате TensorFlow с тетрадка Jupyter.
Трябва да инсталирате TensorFlow с помощта на командата pip. Само за потребител на Windows
pip install tensorflow
Стартирайте Jupyter Notebook
Тази част е еднаква и за двете ОС. Сега, нека се научим как да импортираме TensorFlow в Jupyter Notebook.
Можете да отворите TensorFlow с Jupyter.
Забележка: Всеки път, когато искате да отворите TensorFlow, трябва да инициализирате средата
Ще продължите по следния начин:
- Активирайте hello-tf conda среда
- Отворете Jupyter
- Импортиране на tensorflow
- Изтриване на тетрадка
- Затвори Юпитер
Стъпка 1) Активирайте conda
За потребител на MacOS:
source activate hello-tf
За потребител на Windows:
conda activate hello-tf
Стъпка 2) Отворете Jupyter
След това можете да отворите Jupyter от терминала
jupyter notebook
Вашият браузър трябва да се отвори автоматично, в противен случай копирайте и поставете URL адреса, предоставен от терминала. Започва от http: // localhost: 8888
Вътре в TensorFlow Jupyter Notebook можете да видите всички файлове в работната директория. За да създадете нов бележник, просто щракнете върху нов и Python 3
Забележка: Новият бележник се записва автоматично в работната директория.
Стъпка 3) Импортиране на Tensorflow
Вътре в бележника можете да импортирате TensorFlow в Jupyter Notebook с псевдонима tf. Щракнете, за да стартирате. По-долу се създава нова клетка.
import tensorflow as tf
Нека напишем първия си код с TensorFlow.
hello = tf.constant('Hello, Guru99!')hello
Създава се нов тензор. Поздравления. Успешно инсталирате TensorFlow с Jupyter на вашата машина.
Стъпка 4) Изтрийте файла
Можете да изтриете файла с име Untitled.ipynb в Jupyer.
Стъпка 5) Затворете Jupyter
Има два начина за затваряне на Юпитер. Първият начин е директно от тетрадката. Вторият начин е чрез използване на терминала (или Anaconda Prompt)
От Юпитер
В основния панел на Jupyter Notebook просто кликнете върху Изход
Вие сте пренасочени към страницата за излизане.
От терминала
Изберете терминала или подканата за Anaconda и изпълнете два пъти ctr + c.
Първият път, когато направите ctr + c, ще бъдете помолени да потвърдите, че искате да изключите бележника. Повторете ctr + c, за да потвърдите
Излязохте успешно.
Юпитер с основната конда среда
Ако искате да стартирате TensorFlow с jupyter за бъдеща употреба, трябва да отворите нова сесия с
source activate hello-tf
Ако не го направите, Jupyter няма да намери TensorFlow
