У цьому посібнику ми пояснимо, як встановити TensorFlow Anaconda Windows. Ви дізнаєтесь, як користуватися TensorFlow у блокноті Jupyter. Юпітер - глядач ноутбуків.
Версії TensorFlow
TensorFlow підтримує обчислення на декількох процесорах і графічних процесорах. Це означає, що обчислення можуть розподілятися між пристроями для підвищення швидкості навчання. При розпаралелізації не потрібно чекати тижнями, щоб отримати результати навчальних алгоритмів.
Для користувачів Windows TensorFlow надає дві версії:
- TensorFlow лише з підтримкою центрального процесора : Якщо ваш апарат не працює на графічному процесорі NVIDIA, ви можете встановити лише цю версію
- TensorFlow з підтримкою графічного процесора : для швидшого обчислення ви можете завантажити підтримувану версію TensorFlow GPU. Ця версія має сенс лише в тому випадку, якщо вам потрібна сильна обчислювальна здатність.
Під час цього підручника достатньо базової версії TensorFlow.
Примітка. TensorFlow не надає підтримку графічного процесора на MacOS.
Ось як далі
Користувач MacOS:
- Встановіть Anaconda
- Створіть файл .yml для встановлення Tensorflow та залежностей
- Запустіть блокнот Jupyter
Для Windows
- Встановіть Anaconda
- Створіть файл .yml для встановлення залежностей
- Використовуйте pip, щоб додати TensorFlow
- Запустіть блокнот Jupyter
Щоб запустити Tensorflow разом з Jupyter, вам потрібно створити середовище в Anaconda. Це означає, що ви встановите Ipython, Jupyter та TensorFlow у відповідну папку всередині нашої машини. Крім цього, ви додасте одну важливу бібліотеку для науки про дані: "Панди". Бібліотека Pandas допомагає маніпулювати фреймом даних.
Встановіть Anaconda
Завантажте Anaconda версії 4.3.1 (для Python 3.6) для відповідної системи.
Anaconda допоможе вам керувати усіма бібліотеками, необхідними для Python або R. Зверніться до цього посібника, щоб встановити Anaconda
Створіть файл .yml для встановлення Tensorflow та залежностей
Це включає
- Знайдіть шлях Анаконди
- Встановіть робочий каталог на Anaconda
- Створіть файл yml (для користувача MacOS тут встановлено TensorFlow)
- Відредагуйте файл yml
- Скомпілюйте файл yml
- Активуйте Anaconda
- Встановіть TensorFlow (лише для користувачів Windows)
Крок 1) Знайдіть Anaconda,
Першим кроком, який вам потрібно зробити, є пошук шляху Анаконди.
Ви створите нове середовище conda, яке включає необхідні бібліотеки, якими ви будете користуватися під час підручників про TensorFlow.
Windows
Якщо ви користувач Windows, ви можете скористатися підказкою Anaconda і ввести:
C:\>where anaconda
Нам цікаво дізнатися назву папки, де встановлена Anaconda, оскільки ми хочемо створити наше нове середовище всередині цього шляху. Наприклад, на малюнку вище, Anaconda встановлена в папці Admin. Для вас це може бути те саме, тобто адміністратор або ім'я користувача.
У наступному ми встановимо робочий каталог з c: \ на Anaconda3.
MacOS
для користувача MacOS ви можете використовувати термінал і ввести:
which anaconda
Вам потрібно буде створити нову папку всередині Anaconda, яка буде містити Ipython , Jupyter та TensorFlow . Швидкий спосіб встановити бібліотеки та програмне забезпечення - це написати файл yml.
Крок 2) Встановіть робочий каталог
Вам потрібно вказати робочий каталог, в якому ви хочете створити файл yml.
Як вже було сказано раніше, він буде розташований всередині Анаконди.
Для користувачів MacOS:
Термінал встановлює робочий каталог за замовчуванням на Users / USERNAME . Як ви можете бачити на малюнку нижче, шлях до anaconda3 та робочого каталогу однакові. У MacOS остання папка відображається перед $. Термінал встановить усі бібліотеки в цьому робочому каталозі.
Якщо шлях у текстовому редакторі не відповідає робочому каталогу, ви можете змінити його, написавши cd PATH у терміналі. PATH - шлях, який ви вставили в текстовий редактор. Не забудьте обернути ШЛЯХ «ШЛЯХОЮ». Ця дія змінить робочий каталог на PATH.
Відкрийте термінал і введіть:
cd anaconda3
Для користувачів Windows (переконайтеся в папці до Anaconda3):
cd C:\Users\Admin\Anaconda3
або шлях "де анаконда" дає вам команда
Крок 3) Створіть файл yml
Ви можете створити файл yml всередині нового робочого каталогу.
Файл встановить залежності, необхідні для запуску TensorFlow. Скопіюйте та вставте цей код у термінал.
Для користувачів MacOS:
touch hello-tf.yml
Новий файл з назвою hello-tf.yml повинен з'явитися всередині anaconda3
Для користувачів Windows:
echo.>hello-tf.yml
З'явиться новий файл із назвою hello-tf.yml
Крок 4) Відредагуйте файл yml
Ви готові відредагувати файл yml.
Для користувачів MacOS:
Ви можете вставити наступний код у термінал для редагування файлу. Користувач MacOS може використовувати vim для редагування файлу yml.
vi hello-tf.yml
Поки що ваш термінал виглядає так
Ви переходите в режим редагування . Усередині цього режиму ви можете, натиснувши клавішу esc:
- Натисніть i для редагування
- Натисніть w, щоб зберегти
- Натисніть q! кинути
Напишіть такий код у режимі редагування та натисніть клавішу esc, а потім: w
Примітка: Файл має регістр та має значення. Після кожного наміру потрібно 2 пробіли.
Для 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.whlПояснення коду
- name: hello-tf: Назва файлу yml
- залежності:
- python = 3,6
- юпітер
- ipython
- pandas: Встановіть бібліотеки Python версії 3.6, Jupyter, Ipython та pandas
- pip: Встановіть бібліотеку Python
- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: Встановіть TensorFlow з Google apis.
Натисніть esc, а потім: q! до цілком режиму редагування.
Для користувачів Windows:
Windows не має програми vim, тому Блокнота достатньо для завершення цього кроку.
notepad hello-tf.yml
Введіть наступне у файл
name: hello-tfdependencies:- python=3.6- jupyter- ipython- pandas
Пояснення коду
- name: hello-tf: Назва файлу yml
- залежності:
- python = 3,6
- юпітер
- ipython
- pandas: Встановіть бібліотеки Python версії 3.6, Jupyter, Ipython та pandas
Він відкриє блокнот, ви можете редагувати файл звідси.
Примітка. Користувачі Windows встановлять TensorFlow на наступному кроці. На цьому кроці ви лише підготуєте середовище конда
Крок 5) Скомпілюйте файл yml
Ви можете скомпілювати файл .yml із таким кодом:
conda env create -f hello-tf.yml
Примітка: Для користувачів Windows нове середовище створюється всередині поточного каталогу користувачів.
Це вимагає часів. Це займе близько 1,1 Гб місця на жорсткому диску.
У Windows
Крок 6) Активуйте середовище conda
Ми майже закінчили. Зараз у вас 2 середовища conda.
Ви створили ізольоване середовище conda з бібліотеками, якими ви будете користуватися під час підручників. Це рекомендована практика, оскільки кожен проект машинного навчання вимагає різних бібліотек. Коли проект закінчиться, ви можете видалити це середовище чи ні.
conda env list
Зірочка вказує за замовчуванням. Вам потрібно перейти на hello-tf, щоб активувати середовище
Для користувачів MacOS:
source activate hello-tf
Для користувачів Windows:
activate hello-tf
Ви можете перевірити, що всі залежності знаходяться в одному середовищі. Це важливо, оскільки це дозволяє Python використовувати Jupyter та TensorFlow з одного середовища. Якщо ви не бачите їх трьох, розташованих в одній папці, вам потрібно почати все спочатку.
Для користувачів MacOS:
which pythonwhich jupyterwhich ipython
Необов’язково: Ви можете перевірити наявність оновлень.
pip install --upgrade tensorflow
Крок 7) Встановіть TensorFlow для користувача Windows
Для користувачів Windows:
where pythonwhere jupyterwhere ipython
Як бачите, тепер у вас є два середовища Python. Основна і новостворена на ie hello-tf. Основне середовище conda не має встановленого tensorFlow лише hello-tf. З малюнка python, jupyter та ipython встановлені в одному середовищі. Це означає, що ви можете використовувати TensorFlow із блокнотом Jupyter.
Вам потрібно встановити TensorFlow за допомогою команди pip. Лише для користувачів Windows
pip install tensorflow
Запустіть блокнот Jupyter
Ця частина однакова для обох ОС. Тепер давайте дізнаємось, як імпортувати TensorFlow у блокнот Jupyter.
Ви можете відкрити TensorFlow за допомогою Jupyter.
Примітка. Кожного разу, коли ви хочете відкрити TensorFlow, вам потрібно ініціалізувати середовище
Ви будете діяти наступним чином:
- Активуйте середовище hello-tf conda
- Відкрийте Юпітер
- Імпорт тензорного потоку
- Видалити блокнот
- Закрийте Юпітер
Крок 1) Активуйте conda
Для користувачів MacOS:
source activate hello-tf
Для користувачів Windows:
conda activate hello-tf
Крок 2) Відкрийте Юпітер
Після цього ви можете відкрити Юпітер із терміналу
jupyter notebook
Ваш браузер повинен відкриватися автоматично, інакше скопіюйте та вставте URL-адресу, надану Терміналом. Починається з http: // localhost: 8888
Усередині TensorFlow Jupyter Notebook ви можете побачити всі файли в робочому каталозі. Щоб створити новий блокнот, просто клацніть на new та Python 3
Примітка: Новий блокнот автоматично зберігається в робочому каталозі.
Крок 3) Імпорт Tensorflow
Усередині блокнота ви можете імпортувати TensorFlow у блокнот Jupyter із псевдонімом tf. Клацніть для запуску. Внизу створюється нова комірка.
import tensorflow as tf
Давайте напишемо ваш перший код за допомогою TensorFlow.
hello = tf.constant('Hello, Guru99!')hello
Створено новий тензор. Вітання. Ви успішно встановили TensorFlow з Jupyter на свою машину.
Крок 4) Видалити файл
Ви можете видалити файл з назвою Untitled.ipynb всередині Jupyer.
Крок 5) Закрийте Юпітер
Є два способи закрити Юпітер. Перший спосіб - безпосередньо із зошита. Другий спосіб - використання терміналу (або підказки Anaconda)
Від Юпітера
На головній панелі Jupyter Notebook просто натисніть Вийти
Вас перенаправлять на сторінку виходу.
З терміналу
Виберіть термінал або підказку Anaconda і запустіть двічі ctr + c.
Коли ви вперше робите ctr + c, вас попросять підтвердити, що ви хочете вимкнути блокнот. Повторіть ctr + c для підтвердження
Ви успішно вийшли з системи.
Юпітер з основним конда-середовищем
Якщо ви хочете запустити TensorFlow за допомогою jupyter для подальшого використання, вам потрібно відкрити новий сеанс за допомогою
source activate hello-tf
Якщо ви цього не зробите, Юпітер не знайде TensorFlow
