यह मार्गदर्शिका TensorFlow के नवीनतम स्थिर संस्करण के लिए है। पूर्वावलोकन निर्माण (रात्रिकालीन) के लिए, tf-nightly नामक पिप पैकेज का उपयोग करें। पुराने TensorFlow संस्करण आवश्यकताओं के लिए इन तालिकाओं को देखें। केवल सीपीयू निर्माण के लिए, tensorflow-cpu नामक पाइप पैकेज का उपयोग करें।
यहां इंस्टॉल कमांड के त्वरित संस्करण दिए गए हैं। चरण-दर-चरण निर्देशों के लिए नीचे स्क्रॉल करें.
लिनक्स
python3 -m pip install 'tensorflow[and-cuda]'
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
मैक ओएस
# There is currently no official GPU support for MacOS.
python3 -m pip install tensorflow
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
विंडोज नेटिव
conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
python -m pip install "tensorflow<2.11"
# Verify the installation:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
विंडोज़ डब्लूएसएल2
python3 -m pip install tensorflow[and-cuda]
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
CPU
python3 -m pip install tensorflow
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
हर रात को
python3 -m pip install tf-nightly
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
हार्डवेयर आवश्यकताएँ
निम्नलिखित GPU-सक्षम डिवाइस समर्थित हैं:
- CUDA® आर्किटेक्चर 3.5, 5.0, 6.0, 7.0, 7.5, 8.0 और उच्चतर के साथ NVIDIA® GPU कार्ड। CUDA®-सक्षम GPU कार्ड की सूची देखें।
- असमर्थित CUDA® आर्किटेक्चर वाले GPU के लिए, या PTX से JIT संकलन से बचने के लिए, या NVIDIA® लाइब्रेरी के विभिन्न संस्करणों का उपयोग करने के लिए, स्रोत गाइड से Linux बिल्ड देखें।
- नवीनतम समर्थित CUDA® आर्किटेक्चर को छोड़कर पैकेज में PTX कोड शामिल नहीं है; इसलिए,
CUDA_FORCE_PTX_JIT=1सेट होने पर TensorFlow पुराने GPU पर लोड होने में विफल रहता है। (विवरण के लिए एप्लिकेशन संगतता देखें।)
सिस्टम आवश्यकताएं
- उबंटू 16.04 या उच्चतर (64-बिट)
- macOS 12.0 (मोंटेरे) या उच्चतर (64-बिट) (कोई GPU समर्थन नहीं)
- विंडोज़ नेटिव - विंडोज़ 7 या उच्चतर (64-बिट) (टीएफ 2.10 के बाद कोई जीपीयू समर्थन नहीं)
- विंडोज़ डब्लूएसएल2 - विंडोज़ 10 19044 या उच्चतर (64-बिट)
सॉफ़्टवेयर आवश्यकताएं
- पायथन 3.9-3.12
- Linux और Windows के लिए pip संस्करण 19.0 या उससे उच्चतर (
manylinux2014समर्थन की आवश्यकता है)। MacOS के लिए पिप संस्करण 20.3 या उच्चतर। - विंडोज़ नेटिव को विज़ुअल स्टूडियो 2015, 2017 और 2019 के लिए Microsoft Visual C++ पुनर्वितरण योग्य की आवश्यकता है
निम्नलिखित NVIDIA® सॉफ़्टवेयर केवल GPU समर्थन के लिए आवश्यक हैं।
- NVIDIA® GPU ड्राइवर
- >= लिनक्स के लिए 525.60.13
- >= विंडोज़ पर डब्लूएसएल के लिए 528.33
- CUDA® टूलकिट 12.3।
- सीयूडीएनएन एसडीके 8.9.7 ।
- (वैकल्पिक) अनुमान के लिए विलंबता और थ्रूपुट में सुधार करने के लिए TensorRT ।
चरण-दर-चरण निर्देश
लिनक्स
1. सिस्टम आवश्यकताएँ
- उबंटू 16.04 या उच्चतर (64-बिट)
TensorFlow केवल आधिकारिक तौर पर Ubuntu का समर्थन करता है। हालाँकि, निम्नलिखित निर्देश अन्य लिनक्स डिस्ट्रोज़ के लिए भी काम कर सकते हैं।
2. जीपीयू सेटअप
यदि आप केवल CPU पर TensorFlow चलाते हैं तो आप इस अनुभाग को छोड़ सकते हैं।
यदि आपने NVIDIA GPU ड्राइवर स्थापित नहीं किया है। यह सत्यापित करने के लिए कि यह स्थापित है, आप निम्न आदेश का उपयोग कर सकते हैं।
nvidia-smi
3. वेनव के साथ एक आभासी वातावरण बनाएं
वेनव मॉड्यूल पायथन की मानक लाइब्रेरी का हिस्सा है और आभासी वातावरण बनाने के लिए आधिकारिक तौर पर अनुशंसित तरीका है।
अपनी इच्छित वर्चुअल वातावरण निर्देशिका पर नेविगेट करें और निम्न आदेश के साथ tf नामक एक नया venv वातावरण बनाएं।
python3 -m venv tf
आप इसे निम्न आदेश से सक्रिय कर सकते हैं।
source tf/bin/activate
सुनिश्चित करें कि वर्चुअल वातावरण बाकी इंस्टॉलेशन के लिए सक्रिय है।
4. टेंसरफ़्लो स्थापित करें
TensorFlow को पाइप के नवीनतम संस्करण की आवश्यकता है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपने पाइप इंस्टॉलेशन को अपग्रेड करें।
pip install --upgrade pip
फिर, पाइप के साथ TensorFlow स्थापित करें।
# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow
6. स्थापना सत्यापित करें
सीपीयू सेटअप सत्यापित करें:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
यदि कोई टेंसर लौटाया जाता है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।
GPU सेटअप सत्यापित करें:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
यदि GPU उपकरणों की सूची लौटा दी जाती है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है। यदि नहीं तो अगले चरण पर जारी रखें ।
6. [केवल जीपीयू] आभासी वातावरण विन्यास
यदि पिछले अनुभाग में GPU परीक्षण असफल रहा था, तो सबसे संभावित कारण यह है कि घटकों का पता नहीं लगाया जा रहा है, और/या मौजूदा सिस्टम CUDA इंस्टॉलेशन के साथ विरोध है। इसलिए इसे ठीक करने के लिए आपको कुछ प्रतीकात्मक लिंक जोड़ने होंगे।
- NVIDIA साझा पुस्तकालयों के लिए प्रतीकात्मक लिंक बनाएं:
pushd $(dirname $(python -c 'print(__import__("tensorflow").__file__)'))
ln -svf ../nvidia/*/lib/*.so* .
popd
- ptxas के लिए एक प्रतीकात्मक लिंक बनाएं:
ln -sf $(find $(dirname $(dirname $(python -c "import nvidia.cuda_nvcc;
print(nvidia.cuda_nvcc.__file__)"))/*/bin/) -name ptxas -print -quit) $VIRTUAL_ENV/bin/ptxas
GPU सेटअप सत्यापित करें:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
मैक ओएस
1. सिस्टम आवश्यकताएँ
- macOS 10.12.6 (सिएरा) या उच्चतर (64-बिट)
वर्तमान में MacOS पर TensorFlow चलाने के लिए कोई आधिकारिक GPU समर्थन नहीं है। निम्नलिखित निर्देश सीपीयू पर चलने के लिए हैं।
2. पायथन संस्करण की जाँच करें
जांचें कि क्या आपका पायथन वातावरण पहले से ही कॉन्फ़िगर है:
python3 --version
python3 -m pip --version
3. टेंसरफ्लो स्थापित करें
TensorFlow को पाइप के नवीनतम संस्करण की आवश्यकता है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपने पाइप इंस्टॉलेशन को अपग्रेड करें।
pip install --upgrade pip
फिर, पाइप के साथ TensorFlow स्थापित करें।
pip install tensorflow
4. स्थापना सत्यापित करें
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
यदि कोई टेंसर लौटाया जाता है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।
विंडोज नेटिव
1. सिस्टम आवश्यकताएँ
- विंडोज़ 7 या उच्चतर (64-बिट)
2. Microsoft Visual C++ पुनर्वितरण योग्य स्थापित करें
विज़ुअल स्टूडियो 2015, 2017 और 2019 के लिए Microsoft Visual C++ पुनर्वितरण योग्य स्थापित करें। TensorFlow 2.1.0 संस्करण से प्रारंभ करते हुए, इस पैकेज से msvcp140_1.dll फ़ाइल की आवश्यकता होती है (जो पुराने पुनर्वितरण योग्य पैकेजों से प्रदान नहीं की जा सकती है)। पुनर्वितरण योग्य विज़ुअल स्टूडियो 2019 के साथ आता है लेकिन इसे अलग से स्थापित किया जा सकता है:
- Microsoft Visual C++ डाउनलोड पर जाएँ।
- पृष्ठ को विज़ुअल स्टूडियो 2015, 2017 और 2019 अनुभाग तक नीचे स्क्रॉल करें।
- अपने प्लेटफ़ॉर्म के लिए विज़ुअल स्टूडियो 2015, 2017 और 2019 के लिए Microsoft विज़ुअल C++ पुनर्वितरण योग्य डाउनलोड और इंस्टॉल करें।
सुनिश्चित करें कि विंडोज़ पर लंबे पथ सक्षम हैं ।
3. मिनिकोंडा स्थापित करें
GPU समर्थन के साथ TensorFlow स्थापित करने के लिए Miniconda अनुशंसित तरीका है। यह आपके सिस्टम में किसी भी इंस्टॉल किए गए सॉफ़्टवेयर को बदलने से बचने के लिए एक अलग वातावरण बनाता है। यह विशेष रूप से GPU सेटअप के लिए आवश्यक सॉफ़्टवेयर स्थापित करने का सबसे आसान तरीका है।
मिनिकोंडा विंडोज इंस्टालर डाउनलोड करें। डाउनलोड की गई फ़ाइल पर डबल-क्लिक करें और स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करें।
4. एक कोंडा वातावरण बनाएं
निम्नलिखित कमांड के साथ tf नामक एक नया कोंडा वातावरण बनाएं।
conda create --name tf python=3.9
आप इसे निम्नलिखित आदेशों से निष्क्रिय और सक्रिय कर सकते हैं।
conda deactivate
conda activate tf
सुनिश्चित करें कि यह शेष इंस्टॉलेशन के लिए सक्रिय है।
5. जीपीयू सेटअप
यदि आप केवल CPU पर TensorFlow चलाते हैं तो आप इस अनुभाग को छोड़ सकते हैं।
यदि आपने नहीं किया है तो पहले NVIDIA GPU ड्राइवर स्थापित करें।
फिर कोंडा के साथ CUDA, cuDNN स्थापित करें।
conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
6. टेंसरफ्लो स्थापित करें
TensorFlow को पाइप के नवीनतम संस्करण की आवश्यकता है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपने पाइप इंस्टॉलेशन को अपग्रेड करें।
pip install --upgrade pip
फिर, पाइप के साथ TensorFlow स्थापित करें।
# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
pip install "tensorflow<2.11"
7. स्थापना सत्यापित करें
सीपीयू सेटअप सत्यापित करें:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
यदि कोई टेंसर लौटाया जाता है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।
GPU सेटअप सत्यापित करें:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
यदि GPU उपकरणों की सूची लौटा दी जाती है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।
विंडोज़ डब्लूएसएल2
1. सिस्टम आवश्यकताएँ
- विंडोज़ 10 19044 या उच्चतर (64-बिट)। यह विंडोज़ 10 संस्करण 21H2, नवंबर 2021 अपडेट से मेल खाता है।
इसके लिए निम्नलिखित दस्तावेज़ देखें:
2. जीपीयू सेटअप
यदि आप केवल CPU पर TensorFlow चलाते हैं तो आप इस अनुभाग को छोड़ सकते हैं।
यदि आपने NVIDIA GPU ड्राइवर स्थापित नहीं किया है। यह सत्यापित करने के लिए कि यह स्थापित है, आप निम्न आदेश का उपयोग कर सकते हैं।
nvidia-smi
3. टेंसरफ्लो स्थापित करें
TensorFlow को पाइप के नवीनतम संस्करण की आवश्यकता है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपने पाइप इंस्टॉलेशन को अपग्रेड करें।
pip install --upgrade pip
फिर, पाइप के साथ TensorFlow स्थापित करें।
# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow
4. स्थापना सत्यापित करें
सीपीयू सेटअप सत्यापित करें:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
यदि कोई टेंसर लौटाया जाता है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।
GPU सेटअप सत्यापित करें:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
यदि GPU उपकरणों की सूची लौटा दी जाती है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।
पैकेज का स्थान
कुछ इंस्टॉलेशन तंत्रों को TensorFlow Python पैकेज के URL की आवश्यकता होती है। आपके द्वारा निर्दिष्ट मान आपके पायथन संस्करण पर निर्भर करता है।