Jak nainstalovat TensorFlow na CentOS 7

TensorFlow je bezplatná a open source platforma pro vytváření modelů strojového učení vyvinutá společností Google. Používá jej řada organizací včetně Twitteru, PayPal, Intel, Lenovo a Airbus.

Tento tutoriál vás provede instalací TensorFlow na CentOS 7.

TensorFlow lze nainstalovat v rámci celého systému, ve virtuálním prostředí Pythonu, jako Dockercontainer nebo s Anacondou.

Instalace TensorFlow na CentOS #

TensorFlow podporuje Python 2 i 3.

Budeme používat Python 3 a instalovat TensorFlow do virtuálního prostředí. Tímto způsobem můžete mít více různých izolovaných prostředí Pythonu na jednom počítači a nainstalovat konkrétní verzi modulu na základě projektu, aniž byste se museli obávat, že to ovlivní vaše další projekty.

1. Instalace Pythonu 3 #

Nainstalujeme Python3.6 z repozitářů Software Collections (SCL).

CentOS 7 je dodáván s Pythonem 2.7.5, který je kritickou součástí základního systému CentOS. SCL vám umožní nainstalovat novější verze pythonu 3.x vedle výchozího pythonu v2.7.5, takže systémové nástroje, jako je yum, budou i nadále správně fungovat.

Chcete-li povolit úložiště, nainstalujte soubor vydání SCL:

sudo yum install centos-release-scl

Po dokončení nainstalujte Python 3.6 spuštěním následujícího příkazu:

sudo yum install rh-python36

Nyní jsme připraveni vytvořit virtuální prostředí pro náš projekt TensorFlow.

2. Vytvoření virtuálního prostředí #

Počínaje Pythonem 3.6 je doporučeným způsobem vytvoření virtuálního prostředí použít venv modul.

Pro přístup k Pythonu 3.6 musíte spustit novou instanci shellu pomocí nástroje scl:

scl enable rh-python36 bash

Přejděte do adresáře, kam chcete uložit svůj projekt TensorFlow. Může to být váš domovský adresář nebo jakýkoli jiný adresář, kde má uživatel oprávnění ke čtení a zápisu.

Vytvořte nový adresář pro projekt TensorFlow a cdindo něj:

mkdir tensorflow_projectcd tensorflow_project

V adresáři spusťte následující příkaz k vytvoření virtuálního prostředí:

python3 -m venv venv

Výše uvedený příkaz vytvoří adresář s názvem venv , který obsahuje kopii binárky Python, správce balíčků Pip, standardní knihovnu Python a další podpůrné soubory. Pro virtuální prostředí můžete použít libovolný název.

Chcete-li začít používat toto virtuální prostředí, musíte jej aktivovat spuštěním activate skript:

source venv/bin/activate

Po aktivaci bude adresář bin virtuálního prostředí přidán na začátek $PATH variabilní. Změní se také výzva vašeho shellu a zobrazí název virtuálního prostředí, které aktuálně používáte. V tomto případě je to venv .

Instalace TensorFlow vyžaduje pip verze 19 nebo vyšší. Spusťte následující příkaz pro upgrade pip na nejnovější verzi:

pip install --upgrade pip

3. Instalace TensorFlow #

Nyní, když je virtuální prostředí aktivováno, je čas nainstalovat knihovnu TensorFlow. Chcete-li tak učinit, zadejte následující:

pip install --upgrade tensorflow

Pokud máte vyhrazený grafický procesor NVIDIA a chcete využít jeho výpočetní výkon, místo tensorflow nainstalujte tensorflow-gpu balíček, který zahrnuje podporu GPU.

Ve virtuálním prostředí můžete použít příkaz pip místo pip3 a python místo python3 .

Pro ověření instalace použijte následující příkaz, který vytiskne verzi TensorFlow:

python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'

V době psaní tohoto článku je nejnovější stabilní verze TensorFlow 2.0.0

2.0.0

Vaše verze TensorFlow se může lišit od verze zobrazené zde.

Pokud jste v TensorFlow noví, navštivte stránku Začínáme s TensorFlow a zjistěte, jak vytvořit svou první aplikaci ML. Můžete také naklonovat repozitáře TensorFlow Modelsor TensorFlow-Examples z Github a prozkoumat a otestovat příklady TensorFlow.

Až budete s prací hotovi, deaktivujte prostředí zadáním deactivate a vrátíte se do svého normálního prostředí.

deactivate