Hướng dẫn này dành cho phiên bản ổn định mới nhất của TensorFlow. Đối với bản dựng xem trước (hàng đêm) , hãy sử dụng gói pip có tên tf-nightly . Tham khảo các bảng này để biết các yêu cầu về phiên bản TensorFlow cũ hơn. Đối với bản dựng chỉ dành cho CPU, hãy sử dụng gói pip có tên tensorflow-cpu .
Dưới đây là phiên bản nhanh của lệnh cài đặt. Cuộn xuống để xem hướng dẫn từng bước.
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 gốc
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'))"
CPU
python3 -m pip install tensorflow
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
Hàng đêm
python3 -m pip install tf-nightly
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
Yêu cầu phần cứng
Các thiết bị hỗ trợ GPU sau được hỗ trợ:
- Thẻ GPU NVIDIA® với kiến trúc CUDA® 3.5, 5.0, 6.0, 7.0, 7.5, 8.0 trở lên. Xem danh sách thẻ GPU hỗ trợ CUDA® .
- Đối với các GPU có kiến trúc CUDA® không được hỗ trợ hoặc để tránh biên dịch JIT từ PTX hoặc để sử dụng các phiên bản khác nhau của thư viện NVIDIA®, hãy xem bản dựng Linux từ hướng dẫn nguồn .
- Các gói không chứa mã PTX ngoại trừ kiến trúc CUDA® được hỗ trợ mới nhất; do đó, TensorFlow không tải được trên các GPU cũ hơn khi
CUDA_FORCE_PTX_JIT=1được đặt. (Xem phần Tương thích ứng dụng để biết chi tiết.)
Yêu cầu hệ thống
- Ubuntu 16.04 trở lên (64-bit)
- macOS 10.12.6 (Sierra) trở lên (64-bit) (không hỗ trợ GPU)
- Windows Native - Windows 7 trở lên (64-bit) (không hỗ trợ GPU sau TF 2.10)
- Windows WSL2 - Windows 10 19044 trở lên (64-bit)
Yêu cầu phần mềm
- Python 3.9–3.12
- pip phiên bản 19.0 trở lên cho Linux (yêu cầu hỗ trợ
manylinux2014) và Windows. pip phiên bản 20.3 trở lên cho macOS. - Windows Native Yêu cầu Microsoft Visual C++ Redistributable cho Visual Studio 2015, 2017 và 2019
Phần mềm NVIDIA® sau đây chỉ được yêu cầu để hỗ trợ GPU.
- Trình điều khiển GPU NVIDIA®
- >= 525.60.13 cho Linux
- >= 528,33 cho WSL trên Windows
- Bộ công cụ CUDA® 12.3 .
- cuDNN SDK 8.9.7 .
- (Tùy chọn) TensorRT để cải thiện độ trễ và thông lượng cho suy luận.
Hướng dẫn từng bước
Linux
1. Yêu cầu hệ thống
- Ubuntu 16.04 trở lên (64-bit)
TensorFlow chỉ chính thức hỗ trợ Ubuntu. Tuy nhiên, các hướng dẫn sau đây cũng có thể áp dụng được cho các bản phân phối Linux khác.
2. Thiết lập GPU
Bạn có thể bỏ qua phần này nếu chỉ chạy TensorFlow trên CPU.
Cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA nếu bạn chưa có. Bạn có thể sử dụng lệnh sau để xác minh nó đã được cài đặt.
nvidia-smi
3. Tạo môi trường ảo với venv
Mô-đun venv là một phần của thư viện chuẩn của Python và là cách được đề xuất chính thức để tạo môi trường ảo.
Điều hướng đến thư mục môi trường ảo mong muốn của bạn và tạo môi trường venv mới có tên tf bằng lệnh sau.
python3 -m venv tf
Bạn có thể kích hoạt nó bằng lệnh sau.
source tf/bin/activate
Đảm bảo rằng môi trường ảo được kích hoạt cho phần còn lại của quá trình cài đặt.
4. Cài đặt TensorFlow
TensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất.
pip install --upgrade pip
Sau đó cài đặt TensorFlow bằng pip.
# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow
6. Xác minh cài đặt
Xác minh thiết lập CPU:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
Nếu một tensor được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.
Xác minh thiết lập GPU:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
Nếu danh sách các thiết bị GPU được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công. Nếu không tiếp tục bước tiếp theo .
6. [GPU only] Cấu hình môi trường ảo
Nếu quá trình kiểm tra GPU ở phần trước không thành công thì nguyên nhân rất có thể là do không phát hiện được các thành phần và/hoặc xung đột với cài đặt CUDA của hệ thống hiện có. Vì vậy bạn cần thêm một số liên kết tượng trưng để khắc phục điều này.
- Tạo liên kết tượng trưng đến thư viện chia sẻ NVIDIA:
pushd $(dirname $(python -c 'print(__import__("tensorflow").__file__)'))
ln -svf ../nvidia/*/lib/*.so* .
popd
- Tạo một liên kết tượng trưng đến ptxas:
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
Xác minh thiết lập GPU:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
MacOS
1. Yêu cầu hệ thống
- macOS 10.12.6 (Sierra) trở lên (64-bit)
Hiện tại không có hỗ trợ GPU chính thức để chạy TensorFlow trên MacOS. Các hướng dẫn sau đây dành cho việc chạy trên CPU.
2. Kiểm tra phiên bản Python
Kiểm tra xem môi trường Python của bạn đã được cấu hình chưa:
python3 --version
python3 -m pip --version
3. Cài đặt TensorFlow
TensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất.
pip install --upgrade pip
Sau đó cài đặt TensorFlow bằng pip.
pip install tensorflow
4. Xác minh cài đặt
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
Nếu một tensor được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.
Windows gốc
1. Yêu cầu hệ thống
- Windows 7 trở lên (64-bit)
2. Cài đặt Microsoft Visual C++ Redistributable
Cài đặt Microsoft Visual C++ Redistributable cho Visual Studio 2015, 2017 và 2019 . Bắt đầu với phiên bản TensorFlow 2.1.0, gói này cần có tệp msvcp140_1.dll (có thể không được cung cấp từ các gói có thể phân phối lại cũ hơn). Bản phân phối lại đi kèm với Visual Studio 2019 nhưng có thể được cài đặt riêng:
- Đi tới phần tải xuống Microsoft Visual C++ .
- Cuộn trang xuống phần Visual Studio 2015, 2017 và 2019 .
- Tải xuống và cài đặt Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015, 2017 và 2019 cho nền tảng của bạn.
Đảm bảo đường dẫn dài được bật trên Windows.
3. Cài đặt Miniconda
Miniconda là phương pháp được khuyến nghị để cài đặt TensorFlow có hỗ trợ GPU. Nó tạo ra một môi trường riêng biệt để tránh thay đổi bất kỳ phần mềm nào đã cài đặt trong hệ thống của bạn. Đây cũng là cách dễ nhất để cài đặt phần mềm cần thiết, đặc biệt là thiết lập GPU.
Tải xuống Trình cài đặt Windows Miniconda . Bấm đúp vào tệp đã tải xuống và làm theo hướng dẫn trên màn hình.
4. Tạo môi trường chung cư
Tạo một môi trường conda mới có tên tf bằng lệnh sau.
conda create --name tf python=3.9
Bạn có thể tắt và kích hoạt nó bằng các lệnh sau.
conda deactivate
conda activate tf
Đảm bảo rằng nó được kích hoạt trong phần còn lại của quá trình cài đặt.
5. Thiết lập GPU
Bạn có thể bỏ qua phần này nếu chỉ chạy TensorFlow trên CPU.
Trước tiên hãy cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA nếu bạn chưa có.
Sau đó cài đặt CUDA, cuDNN bằng conda.
conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
6. Cài đặt TensorFlow
TensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất.
pip install --upgrade pip
Sau đó cài đặt TensorFlow bằng pip.
# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
pip install "tensorflow<2.11"
7. Xác minh cài đặt
Xác minh thiết lập CPU:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
Nếu một tensor được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.
Xác minh thiết lập GPU:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
Nếu danh sách các thiết bị GPU được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.
Windows WSL2
1. Yêu cầu hệ thống
- Windows 10 19044 trở lên (64-bit). Điều này tương ứng với Windows 10 phiên bản 21H2, bản cập nhật tháng 11 năm 2021.
Xem các tài liệu sau để:
2. Thiết lập GPU
Bạn có thể bỏ qua phần này nếu chỉ chạy TensorFlow trên CPU.
Cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA nếu bạn chưa có. Bạn có thể sử dụng lệnh sau để xác minh nó đã được cài đặt.
nvidia-smi
3. Cài đặt TensorFlow
TensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất.
pip install --upgrade pip
Sau đó cài đặt TensorFlow bằng pip.
# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow
4. Xác minh cài đặt
Xác minh thiết lập CPU:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
Nếu một tensor được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.
Xác minh thiết lập GPU:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
Nếu danh sách các thiết bị GPU được trả về, bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.
Vị trí gói hàng
Một số cơ chế cài đặt yêu cầu URL của gói Python TensorFlow. Giá trị bạn chỉ định tùy thuộc vào phiên bản Python của bạn.