Kaip atsisiųsti & Įdiekite „TensorFLow: Jupyter -“ „Windows“ / „Mac“

Turinys:

Anonim

Šioje pamokoje paaiškinsime, kaip įdiegti „ TensorFlow Anaconda Windows“. Sužinosite, kaip naudotis „TensorFlow“ „Jupyter Notebook“. „Jupyter“ yra nešiojamųjų kompiuterių žiūrovas.

„TensorFlow“ versijos

„TensorFlow“ palaiko skaičiavimus keliuose procesoriuose ir GPU. Tai reiškia, kad skaičiavimai gali būti paskirstyti įtaisus, kad būtų pagerintas treniruočių greitis. Naudojant lygiagretinimą, jums nereikia laukti savaičių, kad gautumėte mokymo algoritmų rezultatus.

„Windows“ vartotojui „TensorFlow“ teikia dvi versijas:

  • „TensorFlow“ tik su procesoriaus palaikymu : jei jūsų įrenginys neveikia „NVIDIA GPU“, galite įdiegti tik šią versiją
  • „TensorFlow“ su GPU palaikymu : Norėdami greičiau apskaičiuoti, galite atsisiųsti „TensorFlow GPU“ palaikomą versiją. Ši versija yra prasminga tik tuo atveju, jei jums reikia stiprių skaičiavimo pajėgumų.

Šios pamokos metu pakanka pagrindinės „TensorFlow“ versijos.

Pastaba: „ TensorFlow“ neteikia GPU palaikymo sistemoje „MacOS“.

Štai kaip elgtis toliau

„MacOS“ vartotojas:

  • Įdiekite „Anaconda“
  • Sukurkite .yml failą, kad įdiegtumėte „Tensorflow“ ir priklausomybes
  • Paleiskite „Jupyter Notebook“

Skirta „Windows“

  • Įdiekite „Anaconda“
  • Norėdami įdiegti priklausomybes, sukurkite .yml failą
  • Norėdami pridėti „TensorFlow“, naudokite pip
  • Paleiskite „Jupyter Notebook“

Norėdami paleisti „Tensorflow“ su „Jupyter“, turite sukurti aplinką „Anaconda“ viduje. Tai reiškia, kad įdiegsite „Ipython“, „Jupyter“ ir „TensorFlow“ į atitinkamą aplanką mūsų kompiuteryje. Be to, pridėsite vieną būtiną duomenų mokslų biblioteką: „Pandas“. „Pandas“ biblioteka padeda manipuliuoti duomenų rėmeliu.

Įdiekite „Anaconda“

Atsisiųskite „Anaconda“ 4.3.1 versiją („Python 3.6“) atitinkamai sistemai.

„Anaconda“ padės jums valdyti visas „Python“ arba „R“ reikalingas bibliotekas. Norėdami įdiegti „Anaconda“, perskaitykite šią pamoką

Sukurkite .yml failą, kad įdiegtumėte „Tensorflow“ ir priklausomybes

Tai įeina

  • Suraskite „Anaconda“ kelią
  • Nustatykite darbo katalogą į „Anaconda“
  • Sukurkite yml failą („MacOS“ vartotojui čia įdiegta „TensorFlow“)
  • Redaguokite yml failą
  • Sudarykite yml failą
  • Suaktyvinkite „Anaconda“
  • Įdiekite „TensorFlow“ (tik „Windows“ vartotojams)

1 žingsnis. Suraskite „Anaconda“,

Pirmas žingsnis, kurį turite padaryti, yra rasti „Anaconda“ kelią.

Sukursite naują „conda“ aplinką, į kurią bus įtrauktos būtinos bibliotekos, kurias naudosite per „TensorFlow“ pamokas.

„Windows“

Jei esate „Windows“ vartotojas, galite naudoti „Anaconda Prompt“ ir įvesti:

C:\>where anaconda

Mums įdomu sužinoti aplanko, kuriame įdiegta „Anaconda“, pavadinimą, nes šiame kelyje norime sukurti naują aplinką. Pavyzdžiui, aukščiau esančiame paveikslėlyje „Anaconda“ yra įdiegta aplanke „Administratorius“. Jums tai gali būti tas pats, ty administratorius arba vartotojo vardas.

Toliau nustatysime darbinį katalogą nuo c: \ iki Anaconda3.

„MacOS“

„MacOS“ vartotojui galite naudoti terminalą ir įvesti:

which anaconda

„Anaconda“ viduje turėsite sukurti naują aplanką, kuriame bus „ Ipython“ , „ Jupyter“ ir „ TensorFlow“ . Greitas būdas įdiegti bibliotekas ir programinę įrangą yra parašyti yml failą.

2 žingsnis) Nustatykite darbo katalogą

Turite nurodyti darbo katalogą, kuriame norite sukurti yml failą.

Kaip minėta anksčiau, jis bus Anakondos viduje.

„MacOS“ vartotojui:

Terminalas nustato numatytąjį darbo katalogą Vartotojai / VARTOTOJO VARDAS . Kaip matote paveikslėlyje žemiau, anaconda3 kelias ir darbinis katalogas yra identiški. „MacOS“ naujausias aplankas rodomas prieš $. Terminalas įdiegs visas bibliotekas šiame darbiniame kataloge.

Jei kelias teksto rengyklėje neatitinka darbo katalogo, galite jį pakeisti, terminale įrašydami cd PATH. PATH yra kelias, kurį įklijavote teksto rengyklėje. Nepamirškite KELIO apvynioti „PATH“. Šis veiksmas pakeis darbo katalogą į PATH.

Atidarykite terminalą ir įveskite:

cd anaconda3

„Windows“ vartotojui (įsitikinkite, kad aplankas yra prieš „Anaconda3“):

cd C:\Users\Admin\Anaconda3

arba kelias „kur anakonda“ jums duoda

3 žingsnis) Sukurkite yml failą

Galite sukurti yml failą naujame darbo kataloge.

Failas įdiegs priklausomybes, kurių reikia norint paleisti „TensorFlow“. Nukopijuokite ir įklijuokite šį kodą į terminalą.

„MacOS“ vartotojui:

touch hello-tf.yml

„Anaconda3“ viduje turėtų atsirasti naujas failas pavadinimu „hello-tf.yml“

„Windows“ vartotojui:

echo.>hello-tf.yml

Turėtų pasirodyti naujas failas pavadinimu hello-tf.yml

4 žingsnis. Redaguokite yml failą

Jūs esate pasirengęs redaguoti yml failą.

„MacOS“ vartotojui:

Norėdami redaguoti failą, galite įterpti šį kodą į terminalą. „MacOS“ vartotojas gali naudoti „ vim“ redaguoti yml failą.

vi hello-tf.yml

Kol kas jūsų terminalas atrodo taip

Jūs įeinate į redagavimo režimą. Šiame režime galite paspausti esc:

  • Norėdami redaguoti, paspauskite i
  • Norėdami išsaugoti, paspauskite w
  • Paspauskite q! mesti

Parašykite šį kodą redagavimo režimu ir paspauskite esc, po kurio eina: w

Pastaba: byla yra didžiosios ir mažosios raidės. Po kiekvieno ketinimo reikia 2 tarpų.

Skirta „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
Kodo paaiškinimas
  • name: hello-tf: yml failo pavadinimas
  • priklausomybės:
  • pitonas = 3,6
  • jupyteris
  • „ipython“
  • pandos: įdiekite 3.6 versijos „Python“, „Jupyter“, „Ipython“ ir „pandas“ bibliotekas
  • pip: įdiekite „Python“ biblioteką
    • https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: įdiekite „TensorFlow“ iš „Google apis“.

Paspauskite „Esc“ ir po to: q! į redagavimo režimą.

„Windows“ vartotojui:

„Windows“ neturi „vim“ programos, todėl šiam žingsniui atlikti pakanka „Notepad“.

notepad hello-tf.yml

Į failą įveskite šiuos duomenis

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

Kodo paaiškinimas

  • name: hello-tf: yml failo pavadinimas
  • priklausomybės:
  • pitonas = 3,6
  • jupyteris
  • „ipython“
  • pandos: įdiekite 3.6 versijos „Python“, „Jupyter“, „Ipython“ ir „pandas“ bibliotekas

Tai atvers bloknotą, failą galite redaguoti čia.

Pastaba: „ Windows“ vartotojai kitame etape įdiegs „TensorFlow“. Šiame etape jūs paruošiate tik namelių aplinką

5 žingsnis) Sudarykite yml failą

.Yml failą galite sudaryti naudodami šį kodą:

conda env create -f hello-tf.yml

Pastaba: „Windows“ vartotojams nauja aplinka sukuriama dabartiniame vartotojo kataloge.

Tam reikia laiko. Tai užims apie 1,1 gb vietos standžiajame diske.

„Windows“

6 žingsnis) Suaktyvinkite namą aplinkoje

Mes beveik baigėme. Dabar turite 2 „conda“ aplinkas.

Jūs sukūrėte izoliuotą „conda“ aplinką su bibliotekomis, kurias naudosite per pamokas. Tai yra rekomenduojama praktika, nes kiekvienam mašininio mokymosi projektui reikalingos skirtingos bibliotekos. Pasibaigus projektui, galite pašalinti šią aplinką arba ne.

conda env list

Žvaigždutė rodo numatytąjį. Norėdami suaktyvinti aplinką, turite pereiti į „hello-tf“

„MacOS“ vartotojui:

source activate hello-tf

„Windows“ vartotojui:

activate hello-tf

Galite patikrinti, ar visos priklausomybės yra toje pačioje aplinkoje. Tai svarbu, nes tai leidžia „Python“ naudoti „Jupyter“ ir „TensorFlow“ iš tos pačios aplinkos. Jei nematote trijų iš jų tame pačiame aplanke, turite pradėti viską iš naujo.

„MacOS“ vartotojui:

which pythonwhich jupyterwhich ipython

Pasirenkama: galite patikrinti, ar yra naujinių.

pip install --upgrade tensorflow

7 žingsnis. Įdiekite „TensorFlow“, skirtą „Windows“ vartotojui

„Windows“ vartotojui:

where pythonwhere jupyterwhere ipython

Kaip matote, dabar turite dvi „Python“ aplinkas. Pagrindinis ir naujai sukurtas „ie hello-tf“. Pagrindinėje „conda“ aplinkoje nėra „tensorFlow“ įdiegto tik „hello-tf“. Iš paveikslėlio python, jupyter ir ipython yra įdiegti toje pačioje aplinkoje. Tai reiškia, kad „TensorFlow“ galite naudoti su „Jupyter Notebook“.

Turite įdiegti „TensorFlow“ naudodami komandą pip. Tik „Windows“ vartotojui

pip install tensorflow

Paleiskite „Jupyter Notebook“

Ši dalis yra vienoda abiem OS. Dabar sužinokime, kaip importuoti „TensorFlow“ į „Jupyter Notebook“.

„TensorFlow“ galite atidaryti naudodami „Jupyter“.

Pastaba: kiekvieną kartą, kai norite atidaryti „TensorFlow“, turite inicijuoti aplinką

Jūs elgsitės taip:

  • Suaktyvinkite „Hello-tf conda“ aplinką
  • Atidarykite „Jupyter“
  • Importuoti tensorflow
  • Ištrinti bloknotą
  • Uždarykite „Jupyter“

1 žingsnis) Suaktyvinkite kondą

„MacOS“ vartotojui:

source activate hello-tf

„Windows“ vartotojui:

conda activate hello-tf

2 žingsnis) Atidarykite „Jupyter“

Po to galite atidaryti „Jupyter“ iš terminalo

jupyter notebook

Jūsų naršyklė turėtų atsidaryti automatiškai, kitaip nukopijuokite ir įklijuokite terminalo pateiktą URL. Tai prasideda http: // localhost: 8888

„TensorFlow Jupyter“ nešiojamojo kompiuterio viduje galite pamatyti visus failus kataloge. Norėdami sukurti naują bloknotą, tiesiog spustelėkite naują ir „ Python 3“

Pastaba: naujas užrašų knygelė automatiškai įrašoma darbo kataloge.

3 žingsnis) Importuokite „Tensorflow“

Nešiojamojo kompiuterio viduje galite importuoti „TensorFlow“ į „Jupyter Notebook“ su tf slapyvardžiu. Spustelėkite norėdami paleisti. Žemiau sukurta nauja ląstelė.

import tensorflow as tf

Parašykime jūsų pirmąjį kodą naudodami „TensorFlow“.

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

Sukuriamas naujas tensorius. Sveikiname. Savo kompiuteryje sėkmingai įdiegėte „TensorFlow“ su „Jupyter“.

4 žingsnis) Ištrinkite failą

Galite ištrinti failą pavadinimu Untitled.ipynb „Jupyer“ viduje.

5 žingsnis) Uždarykite „Jupyter“

Yra du būdai uždaryti „Jupyter“. Pirmasis būdas yra tiesiai iš užrašų knygelės. Antrasis būdas yra naudoti terminalą (arba „Anaconda Prompt“)

Iš Jupyterio

Pagrindiniame „Jupyter Notebook“ skydelyje tiesiog spustelėkite Atsijungti

Jūs būsite nukreiptas į atsijungimo puslapį.

Iš terminalo

Pasirinkite terminalą arba „Anaconda“ raginimą ir paleiskite du kartus „ctr + c“.

Pirmą kartą atlikdami „Ctr + C“, jūsų paprašys patvirtinti, kad norite išjungti nešiojamąjį kompiuterį. Pakartokite „ctr“ + c, kad patvirtintumėte

Jūs sėkmingai atsijungėte.

Jupyteris su pagrindine būsto aplinka

Jei norite ateityje paleisti „TensorFlow“ su „jupyter“, turite atidaryti naują sesiją naudodami

source activate hello-tf

Jei to nepadarysite, „Jupyter“ neras „TensorFlow“