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पाइप के साथ TensorFlow स्थापित करें

TensorFlow 2 पैकेज उपलब्ध हैं

  • tensorflow सीपीयू और साथ -Latest स्थिर रिलीज GPU समर्थन (Ubuntu और Windows)
  • tf-nightly -Preview निर्माण (अस्थिर)। Ubuntu और विंडोज शामिल GPU समर्थन

TensorFlow के पुराने संस्करण

TensorFlow 1.x के लिए, सीपीयू और GPU संकुल अलग कर रहे हैं:

  • tensorflow==1.15 के लिए सीपीयू केवल -Release
  • tensorflow-gpu==1.15 के साथ -Release GPU समर्थन (Ubuntu और Windows)

सिस्टम आवश्यकताएं

हार्डवेयर आवश्यकताएँ

  • TensorFlow 1.6 के साथ शुरू, बाइनरी का उपयोग AVX निर्देश जो पुराने CPUs पर नहीं चल सकते हैं।
  • पढ़ें GPU समर्थन गाइड Ubuntu या विंडोज पर एक CUDA® सक्षम GPU कार्ड स्थापित करने के लिए।

1. आपके सिस्टम पर अजगर विकास के वातावरण स्थापित करें

देखें कि क्या आपका अजगर वातावरण पहले से ही कॉन्फ़िगर किया गया है:

python3 --version
pip3 --version

इन पैकेजों पहले से ही स्थापित कर रहे हैं, अगले चरण पर जाएं।
अन्यथा, स्थापित अजगर , पिप पैकेज प्रबंधक , और venv :

उबंटू

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip python3-venv

मैक ओएस

का उपयोग कर स्थापित करें Homebrew पैकेज प्रबंधक:

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
export PATH="/usr/local/opt/python/libexec/bin:$PATH"
# if you are on macOS 10.12 (Sierra) use `export PATH="/usr/local/bin:/usr/local/sbin:$PATH"`
brew update
brew install python  # Python 3

खिड़कियाँ

विजुअल स्टूडियो 2015, 2017, और 2019 के लिए माइक्रोसॉफ्ट विज़ुअल सी ++ पुनर्वितरण को स्थापित करें। TensorFlow 2.1.0 संस्करण के साथ शुरू, msvcp140_1.dll फ़ाइल इस पैकेज (जो बड़े पुनर्वितरण संकुल से प्रदान नहीं किया जा सकता है) की आवश्यकता नहीं है। पुनर्वितरण विजुअल स्टूडियो 2019 के साथ आता है, लेकिन अलग से स्थापित किया जा सकता है:

  1. पर जाएं माइक्रोसॉफ्ट विज़ुअल सी ++ डाउनलोड ,
  2. नीचे विजुअल स्टूडियो 2015, 2017 और 2019 अनुभाग के लिए पेज स्क्रॉल करें।
  3. डाउनलोड करें और अपने मंच के लिए दृश्य स्टूडियो 2015, 2017 और 2019 के लिए माइक्रोसॉफ्ट विज़ुअल सी ++ पुनर्वितरण स्थापित करें।

सुनिश्चित करें कि लंबे रास्तों सक्षम हैं, विंडोज पर।

64-बिट स्थापित विंडोज के लिए अजगर 3 रिहाई (चुनिंदा pip एक वैकल्पिक सुविधा के रूप में)।

अन्य

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
python get-pip.py

अजगर आभासी वातावरण सिस्टम से अलग पैकेज स्थापना करने के लिए उपयोग किया जाता है।

Ubuntu / MacOS

एक अजगर दुभाषिया के चयन और एक बनाने के द्वारा एक नया आभासी माहौल बनाएँ ./venv निर्देशिका इसे पकड़:

python3 -m venv --system-site-packages ./venv

एक खोल विशेष आदेश का उपयोग आभासी वातावरण सक्रिय करें:

source ./venv/bin/activate  # sh, bash, or zsh
. ./venv/bin/activate.fish  # fish
source ./venv/bin/activate.csh  # csh or tcsh

जब आभासी वातावरण सक्रिय है, अपने सुरक्षा प्रॉम्प्ट के साथ उपसर्ग है (venv)

मेजबान सिस्टम सेटअप को प्रभावित किए बिना एक आभासी वातावरण में संकुल को स्थापित करें। उन्नयन द्वारा शुरू pip :

pip install --upgrade pip

pip list  # show packages installed within the virtual environment

और आभासी वातावरण से बाहर निकलने के बाद:

deactivate  # don't exit until you're done using TensorFlow

खिड़कियाँ

एक अजगर दुभाषिया के चयन और एक बनाने के द्वारा एक नया आभासी माहौल बनाएँ .\venv निर्देशिका इसे पकड़:

python -m venv --system-site-packages .\venv

आभासी वातावरण सक्रिय करें:

.\venv\Scripts\activate

मेजबान सिस्टम सेटअप को प्रभावित किए बिना एक आभासी वातावरण में संकुल को स्थापित करें। उन्नयन द्वारा शुरू pip :

pip install --upgrade pip

pip list  # show packages installed within the virtual environment

और आभासी वातावरण से बाहर निकलने के बाद:

deactivate  # don't exit until you're done using TensorFlow

Conda

TensorFlow प्रदान की पिप पैकेज की सिफारिश की है, वहीं एक समुदाय-समर्थित एनाकोंडा पैकेज उपलब्ध है। स्थापित करने के लिए पढ़ने के एनाकोंडा TensorFlow गाइड

3. TensorFlow पिप पैकेज को स्थापित करें

निम्नलिखित TensorFlow पैकेज इंस्टॉल करने से एक का चयन PyPI से :

  • tensorflow सीपीयू और साथ -Latest स्थिर रिलीज GPU समर्थन (Ubuntu और Windows)।
  • tf-nightly -Preview निर्माण (अस्थिर)। Ubuntu और विंडोज शामिल GPU समर्थन
  • tensorflow==1.15 TensorFlow 1.x. की -इस अंतिम संस्करण

आभासी वातावरण स्थापित

pip install --upgrade tensorflow

स्थापित सत्यापित करें:

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

सिस्टम स्थापित

pip3 install --user --upgrade tensorflow  # install in $HOME

स्थापित सत्यापित करें:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

पैकेज स्थान

कुछ स्थापना तंत्र TensorFlow अजगर पैकेज का URL की आवश्यकता है। मूल्य आपके द्वारा निर्दिष्ट अपने अजगर संस्करण पर निर्भर करता है।

संस्करण यूआरएल
लिनक्स
अजगर 3.7 GPU समर्थन https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.7.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
अजगर 3.7 सीपीयू केवल https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.7.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
अजगर 3.8 GPU समर्थन https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.7.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
अजगर 3.8 सीपीयू केवल https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.7.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
अजगर 3.9 GPU समर्थन https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.7.0-cp39-cp39-manylinux2010_x86_64.whl
अजगर 3.9 सीपीयू केवल https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.7.0-cp39-cp39-manylinux2010_x86_64.whl
MacOS (सीपीयू केवल)
अजगर 3.7 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.7.0-cp37-cp37m-macosx_10_11_x86_64.whl
अजगर 3.8 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.7.0-cp38-cp38-macosx_10_11_x86_64.whl
अजगर 3.9 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.7.0-cp39-cp39-macosx_10_11_x86_64.whl
खिड़कियाँ
अजगर 3.7 GPU समर्थन https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
अजगर 3.7 सीपीयू केवल https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
अजगर 3.7 GPU समर्थन https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.7.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
अजगर 3.7 सीपीयू केवल https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.7.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
अजगर 3.8 GPU समर्थन https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.7.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
अजगर 3.8 सीपीयू केवल https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.7.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
अजगर 3.9 GPU समर्थन https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.7.0-cp39-cp39-win_amd64.whl
अजगर 3.9 सीपीयू केवल https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.7.0-cp39-cp39-win_amd64.whl