Bu kılavuz TensorFlow'un en son kararlı sürümü içindir. Önizleme yapısı (nightly) için tf-nightly adlı pip paketini kullanın. Daha eski TensorFlow sürümü gereksinimleri için bu tablolara bakın. Yalnızca CPU yapısı için tensorflow-cpu adlı pip paketini kullanın.
Kurulum komutlarının hızlı versiyonlarını burada bulabilirsiniz. Adım adım talimatlar için aşağı kaydırın.
Linux
python3 -m pip install 'tensorflow[and-cuda]'
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
MacOS
# 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])))"
Windows Yerel
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'))"
Windows WSL2
python3 -m pip install tensorflow[and-cuda]
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
İşlemci
python3 -m pip install tensorflow
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
her gece
python3 -m pip install tf-nightly
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
Donanım gereksinimleri
Aşağıdaki GPU özellikli cihazlar desteklenir:
- CUDA® mimarileri 3.5, 5.0, 6.0, 7.0, 7.5, 8.0 ve üzeri NVIDIA® GPU kartı. CUDA®-etkin GPU kartlarının listesine bakın.
- Desteklenmeyen CUDA® mimarilerine sahip GPU'lar için veya PTX'ten JIT derlemesini önlemek veya NVIDIA® kitaplıklarının farklı sürümlerini kullanmak için kaynaktan Linux oluşturma kılavuzuna bakın.
- Paketler, desteklenen en son CUDA® mimarisi dışında PTX kodu içermez; bu nedenle TensorFlow,
CUDA_FORCE_PTX_JIT=1ayarlandığında eski GPU'lara yüklenemiyor. (Ayrıntılar için Uygulama Uyumluluğu konusuna bakın.)
Sistem gereksinimleri
- Ubuntu 16.04 veya üzeri (64 bit)
- macOS 12.0 (Monterey) veya üzeri (64 bit) (GPU desteği yok)
- Windows Yerel - Windows 7 veya üzeri (64 bit) (TF 2.10'dan sonra GPU desteği yoktur)
- Windows WSL2 - Windows 10 19044 veya üzeri (64 bit)
Yazılım gereksinimleri
- Python 3.9–3.12
- Linux (
manylinux2014desteği gerektirir) ve Windows için pip sürüm 19.0 veya üzeri. macOS için pip sürümü 20.3 veya üzeri. - Windows Yerel, Visual Studio 2015, 2017 ve 2019 için Microsoft Visual C++ Yeniden Dağıtılabilir Sürümünü Gerektirir
Aşağıdaki NVIDIA® yazılımı yalnızca GPU desteği için gereklidir.
- NVIDIA® GPU sürücüleri
- >= Linux için 525.60.13
- >= Windows'ta WSL için 528.33
- CUDA® Araç Takımı 12.3 .
- cuDNN SDK'sı 8.9.7 .
- (İsteğe bağlı) Çıkarım için gecikmeyi ve verimi artırmak için TensorRT .
Adım adım talimatlar
Linux
1. Sistem gereksinimleri
- Ubuntu 16.04 veya üzeri (64 bit)
TensorFlow yalnızca resmi olarak Ubuntu'yu desteklemektedir. Ancak aşağıdaki talimatlar diğer Linux dağıtımlarında da işe yarayabilir.
2. GPU kurulumu
TensorFlow'u yalnızca CPU'da çalıştırıyorsanız bu bölümü atlayabilirsiniz.
Yüklemediyseniz NVIDIA GPU sürücüsünü yükleyin. Yüklendiğini doğrulamak için aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz.
nvidia-smi
3. venv ile sanal bir ortam oluşturun
venv modülü Python'un standart kütüphanesinin bir parçasıdır ve sanal ortamlar oluşturmanın resmi olarak önerilen yoludur.
İstediğiniz sanal ortamlar dizinine gidin ve aşağıdaki komutla tf adında yeni bir venv ortamı oluşturun.
python3 -m venv tf
Aşağıdaki komutla aktif hale getirebilirsiniz.
source tf/bin/activate
Kurulumun geri kalanı için sanal ortamın etkinleştirildiğinden emin olun.
4. TensorFlow'u yükleyin
TensorFlow, pip'in yeni bir sürümünü gerektirir; bu nedenle, en son sürümü çalıştırdığınızdan emin olmak için pip kurulumunuzu yükseltin.
pip install --upgrade pip
Ardından TensorFlow'u pip ile kurun.
# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow
6. Kurulumu doğrulayın
CPU kurulumunu doğrulayın:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
Bir tensör döndürülürse TensorFlow'u başarıyla yüklemişsiniz demektir.
GPU kurulumunu doğrulayın:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
GPU cihazlarının bir listesi döndürülürse TensorFlow'u başarıyla yüklemişsiniz demektir. Değilse bir sonraki adıma geçin .
6. [Yalnızca GPU] Sanal ortam yapılandırması
Son bölümdeki GPU testi başarısız olduysa bunun en olası nedeni bileşenlerin algılanmaması ve/veya mevcut sistem CUDA kurulumuyla çakışmasıdır. Bu yüzden bunu düzeltmek için bazı sembolik bağlantılar eklemeniz gerekiyor.
- NVIDIA paylaşılan kitaplıklarına sembolik bağlantılar oluşturun:
pushd $(dirname $(python -c 'print(__import__("tensorflow").__file__)'))
ln -svf ../nvidia/*/lib/*.so* .
popd
- Ptxas'a sembolik bir bağlantı oluşturun:
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 kurulumunu doğrulayın:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
MacOS
1. Sistem gereksinimleri
- macOS 10.12.6 (Sierra) veya üzeri (64 bit)
Şu anda MacOS'ta TensorFlow'u çalıştırmak için resmi bir GPU desteği bulunmamaktadır. Aşağıdaki talimatlar CPU üzerinde çalıştırmak içindir.
2. Python sürümünü kontrol edin
Python ortamınızın önceden yapılandırılmış olup olmadığını kontrol edin:
python3 --version
python3 -m pip --version
3. TensorFlow'u yükleyin
TensorFlow, pip'in yeni bir sürümünü gerektirir; bu nedenle, en son sürümü çalıştırdığınızdan emin olmak için pip kurulumunuzu yükseltin.
pip install --upgrade pip
Ardından TensorFlow'u pip ile kurun.
pip install tensorflow
4. Kurulumu doğrulayın
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
Bir tensör döndürülürse TensorFlow'u başarıyla yüklemişsiniz demektir.
Windows Yerel
1. Sistem gereksinimleri
- Windows 7 veya üzeri (64 bit)
2. Microsoft Visual C++ Yeniden Dağıtılabilir'i yükleyin
Visual Studio 2015, 2017 ve 2019 için Microsoft Visual C++ Yeniden Dağıtılabilir sürümünü yükleyin. TensorFlow 2.1.0 sürümünden başlayarak, bu pakette msvcp140_1.dll dosyası gereklidir (eski yeniden dağıtılabilir paketlerden sağlanamayabilir). Yeniden dağıtılabilir dosya Visual Studio 2019 ile birlikte gelir ancak ayrı olarak da kurulabilir:
- Microsoft Visual C++ indirmelerine gidin.
- Sayfayı aşağı kaydırarak Visual Studio 2015, 2017 ve 2019 bölümüne gidin.
- Platformunuz için Visual Studio 2015, 2017 ve 2019 için Microsoft Visual C++ Yeniden Dağıtılabilir sürümünü indirip yükleyin.
Windows'ta uzun yolların etkinleştirildiğinden emin olun.
3. Miniconda'yı yükleyin
Miniconda, TensorFlow'u GPU desteğiyle kurmak için önerilen yaklaşımdır. Sisteminizde yüklü herhangi bir yazılımın değiştirilmesini önlemek için ayrı bir ortam oluşturur. Bu aynı zamanda özellikle GPU kurulumu için gerekli yazılımı kurmanın en kolay yoludur.
Miniconda Windows Installer'ı indirin. İndirilen dosyaya çift tıklayın ve ekrandaki talimatları izleyin.
4. Conda ortamı yaratın
Aşağıdaki komutla tf adında yeni bir conda ortamı oluşturun.
conda create --name tf python=3.9
Aşağıdaki komutlarla devre dışı bırakabilir ve etkinleştirebilirsiniz.
conda deactivate
conda activate tf
Kurulumun geri kalanı için etkinleştirildiğinden emin olun.
5. GPU kurulumu
TensorFlow'u yalnızca CPU'da çalıştırıyorsanız bu bölümü atlayabilirsiniz.
Eğer yapmadıysanız öncelikle NVIDIA GPU sürücüsünü yükleyin.
Daha sonra conda ile CUDA, cuDNN'yi kurun.
conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
6. TensorFlow'u yükleyin
TensorFlow, pip'in yeni bir sürümünü gerektirir; bu nedenle, en son sürümü çalıştırdığınızdan emin olmak için pip kurulumunuzu yükseltin.
pip install --upgrade pip
Ardından TensorFlow'u pip ile kurun.
# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
pip install "tensorflow<2.11"
7. Kurulumu doğrulayın
CPU kurulumunu doğrulayın:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
Bir tensör döndürülürse TensorFlow'u başarıyla yüklemişsiniz demektir.
GPU kurulumunu doğrulayın:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
GPU cihazlarının bir listesi döndürülürse TensorFlow'u başarıyla yüklemişsiniz demektir.
Windows WSL2
1. Sistem gereksinimleri
- Windows 10 19044 veya üzeri (64 bit). Bu, Kasım 2021 güncellemesi olan Windows 10 sürüm 21H2'ye karşılık gelir.
Aşağıdaki belgelere bakın:
2. GPU kurulumu
TensorFlow'u yalnızca CPU'da çalıştırıyorsanız bu bölümü atlayabilirsiniz.
Yüklemediyseniz NVIDIA GPU sürücüsünü yükleyin. Yüklendiğini doğrulamak için aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz.
nvidia-smi
3. TensorFlow'u yükleyin
TensorFlow, pip'in yeni bir sürümünü gerektirir; bu nedenle, en son sürümü çalıştırdığınızdan emin olmak için pip kurulumunuzu yükseltin.
pip install --upgrade pip
Ardından TensorFlow'u pip ile kurun.
# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow
4. Kurulumu doğrulayın
CPU kurulumunu doğrulayın:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
Bir tensör döndürülürse TensorFlow'u başarıyla yüklemişsiniz demektir.
GPU kurulumunu doğrulayın:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
GPU cihazlarının bir listesi döndürülürse TensorFlow'u başarıyla yüklemişsiniz demektir.
Paket konumu
Birkaç kurulum mekanizması TensorFlow Python paketinin URL'sini gerektirir. Belirttiğiniz değer Python sürümünüze bağlıdır.