[ 教學技術文翻譯 ] 如何在 ubuntu 16.04或之後的版本,安裝 Tensorflow ?

作者/攝影

翻譯:宗諭

審閱:阿吉老師

主題圖片:翻攝自ubuntu及TensorFlow網站,特此致謝!

說明

原文請見,感謝TensorFlow團隊授權,特此致謝!

文章分類教學技術文
材料表
  • ubuntu 16.04或之後的版本(64位元)

 

硬體需求:

1.從TensorFlow 1.6開始,執行檔使用AVX指令集,因此在較舊的CPU上,可能無法執行。

2.請先閱讀GPU支援說明,並在ubuntu上設定好能安裝CUDA的GPU。

 

Step1:請在您的系統上先安裝Python開發環境(需使用Python 3.4、3.5或3.6)。

請用以下指令來檢查:

python3 --version
pip3 --version
virtualenv --version

 

如果這些套件都已經安裝好了,請跳過下一步。若沒有安裝好的話,請安裝Pythonpip package managerVirtualenv

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip
sudo pip3 install -U virtualenv  # system-wide install

 

Step2:建立虛擬環境(推薦)

Python virtual environments are used to isolate package installation from the system.

之所以要建立個別的Python虛擬環境,是為了從作業系統隔離不同版本的套件。

 

Create a new virtual environment by choosing a Python interpreter and making a ./venv directory to hold it:

1.藉由選擇一個Python直譯器並產生一個./venv目錄存放它,以建立一個新的虛擬環境。

virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv

 

2.使用shell指令來啟動虛擬環境。

source ./venv/bin/activate  # sh, bash, ksh, or zsh

 

When virtualenv is active, your shell prompt is prefixed with (venv).

3.當虛擬環境被啟動,您電腦上的提示符號的前面會多了一個(venv)。

 

Install packages within a virtual environment without affecting the host system setup. Start by upgrading pip:

4.在虛擬環境中安裝套件,不會影響主機系統的設定。讓我們先升級pip:

pip install --upgrade pip

pip list  # show packages installed within the virtual environment

 

5.如果您已經不需使用TensorFlow,請用以下命令離開虛擬環境:

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

 

Step3:安裝TensorFlow pip套件

 Choose one of the following TensorFlow packages to install from PyPI:

因為本文使用的作業系統是ubuntu,所以請根據您的電腦規格,從PyPI來安裝下列其中一個TensorFlow套件:

  • tensorflow– 當前版本,只支援CPU,推薦初學者安裝。
  • tensorflow-gpu– 當前版本,支援GPU(ubuntu和Windows)
  • tf-nightly – nightly版本,只支援CPU,不穩定。
  • tf-nightly-gpu–nightly版本,支援GPU,不穩定(ubuntu和Windows)

 

請在虛擬環境中輸入以下命令來安裝您所要的TensorFlow版本,例如:

pip install --upgrade tensorflow

 

接下來,驗證安裝:

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

 

如果沒有看到錯誤訊息,就安裝完成了!接下來,讀者可以先閱讀一些教學文件,然後展開對TensorFlow的初體驗。

 

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