Как скачать & Установите TensorFLow: Jupyter - Windows / Mac

Содержание:

Anonim

В этом руководстве мы объясним, как установить TensorFlow Anaconda Windows. Вы узнаете, как использовать TensorFlow в Jupyter Notebook. Jupyter - это программа для просмотра записных книжек.

Версии TensorFlow

TensorFlow поддерживает вычисления на нескольких процессорах и графических процессорах. Это означает, что вычисления могут быть распределены по устройствам для повышения скорости обучения. Благодаря распараллеливанию вам не нужно неделями ждать результатов алгоритмов обучения.

Для пользователей Windows TensorFlow предоставляет две версии:

  • TensorFlow только с поддержкой ЦП : если ваш компьютер не работает на графическом процессоре NVIDIA, вы можете установить только эту версию.
  • TensorFlow с поддержкой графического процессора : для ускорения вычислений вы можете загрузить версию с поддержкой графического процессора TensorFlow. Эта версия имеет смысл только в том случае, если вам нужна высокая вычислительная мощность.

В рамках этого руководства достаточно базовой версии TensorFlow.

Примечание. TensorFlow не обеспечивает поддержку графического процессора в MacOS.

Вот как действовать

Пользователь MacOS:

  • Установить Anaconda
  • Создайте файл .yml для установки Tensorflow и зависимостей
  • Запустить Jupyter Notebook

Для Windows

  • Установить Anaconda
  • Создайте файл .yml для установки зависимостей
  • Используйте pip, чтобы добавить TensorFlow
  • Запустить Jupyter Notebook

Чтобы запустить Tensorflow с Jupyter, вам необходимо создать среду в Anaconda. Это означает, что вы установите Ipython, Jupyter и TensorFlow в соответствующую папку на нашей машине. Вдобавок вы добавите одну важную библиотеку для науки о данных: «Pandas». Библиотека Pandas помогает управлять фреймом данных.

Установить Anaconda

Загрузите Anaconda версии 4.3.1 (для Python 3.6) для соответствующей системы.

Anaconda поможет вам управлять всеми библиотеками, необходимыми для Python или R. Обратитесь к этому руководству, чтобы установить Anaconda.

Создайте файл .yml для установки Tensorflow и зависимостей

Это включает в себя

  • Найдите путь Анаконды
  • Установите рабочий каталог на Anaconda
  • Создайте файл yml (для пользователей MacOS здесь установлен TensorFlow)
  • Отредактируйте файл yml
  • Скомпилируйте файл yml
  • Активировать Анаконду
  • Установите TensorFlow (только для пользователей Windows)

Шаг 1) Найдите Анаконду,

Первый шаг, который вам нужно сделать, - это найти путь Анаконды.

Вы создадите новую среду conda, которая включает необходимые библиотеки, которые вы будете использовать во время обучающих программ по TensorFlow.

Окна

Если вы пользователь Windows, вы можете использовать Anaconda Prompt и ввести:

C:\>where anaconda

Нам интересно узнать имя папки, в которой установлена ​​Anaconda, потому что мы хотим создать нашу новую среду внутри этого пути. Например, на картинке выше Anaconda установлена ​​в папке Admin. Для вас это может быть одно и то же, т.е. админ или имя пользователя.

Далее мы установим рабочий каталог с c: \ на Anaconda3.

MacOS

для пользователя MacOS вы можете использовать Терминал и ввести:

which anaconda

Вам нужно будет создать новую папку внутри Anaconda , которая будет содержит IPython , Jupyter и TensorFlow . Быстрый способ установки библиотек и программного обеспечения - написать файл yml.

Шаг 2) Установите рабочий каталог

Вам необходимо указать рабочий каталог, в котором вы хотите создать файл yml.

Как было сказано ранее, он будет расположен внутри Анаконды.

Для пользователя MacOS:

Терминал устанавливает рабочий каталог по умолчанию в Users / USERNAME . Как вы можете видеть на рисунке ниже, путь к anaconda3 и к рабочему каталогу идентичны. В MacOS последняя папка отображается перед символом $. Терминал установит все библиотеки в этот рабочий каталог.

Если путь в текстовом редакторе не соответствует рабочему каталогу, вы можете изменить его, написав cd PATH в Терминале. ПУТЬ - это путь, который вы вставили в текстовом редакторе. Не забудьте заключить PATH в PATH. Это действие изменит рабочий каталог на PATH.

Откройте свой терминал и введите:

cd anaconda3

Для пользователя Windows (убедитесь, что папка находится перед Anaconda3):

cd C:\Users\Admin\Anaconda3

или путь "где анаконда" дает вам

Шаг 3) Создайте файл yml

Вы можете создать файл yml внутри нового рабочего каталога.

Этот файл установит зависимости, необходимые для запуска TensorFlow. Скопируйте и вставьте этот код в Терминал.

Для пользователя MacOS:

touch hello-tf.yml

Внутри anaconda3 должен появиться новый файл с именем hello-tf.yml.

Для пользователя Windows:

echo.>hello-tf.yml

Должен появиться новый файл с именем hello-tf.yml

Шаг 4) Отредактируйте файл yml

Вы готовы редактировать файл yml.

Для пользователя MacOS:

Вы можете вставить следующий код в Терминал, чтобы отредактировать файл. Пользователь MacOS может использовать vim для редактирования файла yml.

vi hello-tf.yml

Пока что ваш Терминал выглядит так

Вы входите в режим редактирования . Внутри этого режима вы можете, нажав esc:

  • Нажмите i, чтобы отредактировать
  • Нажмите w, чтобы сохранить
  • Нажмите q! бросить

Напишите следующий код в режиме редактирования и нажмите esc, а затем: w

Примечание. В файле учитывается регистр и намерения. После каждого намерения требуется 2 пробела.

Для MacOS

name: hello-tfdependencies:- python=3.6- jupyter- ipython- pandas- pip:- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl
Код Пояснение
  • name: hello-tf: Имя файла yml
  • зависимости:
  • python = 3.6
  • юпитер
  • ipython
  • pandas: установите библиотеки Python версии 3.6, Jupyter, Ipython и pandas.
  • pip: установить библиотеку Python
    • https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: установите TensorFlow из API Google.

Нажмите esc, а затем: q! в довольно режим редактирования.

Для пользователя Windows:

В Windows нет программы vim, поэтому для выполнения этого шага достаточно Блокнота.

notepad hello-tf.yml

Введите в файл следующее

name: hello-tfdependencies:- python=3.6- jupyter- ipython- pandas

Код Пояснение

  • name: hello-tf: Имя файла yml
  • зависимости:
  • python = 3.6
  • юпитер
  • ipython
  • pandas: установите библиотеки Python версии 3.6, Jupyter, Ipython и pandas.

Откроется блокнот, отсюда вы можете редактировать файл.

Примечание. Пользователи Windows установят TensorFlow на следующем шаге. На этом этапе вы только подготавливаете среду conda

Шаг 5) Скомпилируйте файл yml

Вы можете скомпилировать файл .yml с помощью следующего кода:

conda env create -f hello-tf.yml

Примечание. Для пользователей Windows новая среда создается внутри текущего пользовательского каталога.

На это нужно время. Это займет около 1,1 ГБ на жестком диске.

В Windows

Шаг 6) Активируйте среду conda

Мы почти закончили. Теперь у вас есть 2 среды conda.

Вы создали изолированную среду conda с библиотеками, которые будете использовать во время обучения. Это рекомендуемая практика, поскольку для каждого проекта машинного обучения требуются разные библиотеки. Когда проект закончится, вы можете удалить это окружение или нет.

conda env list

Звездочка указывает на значение по умолчанию. Вам нужно переключиться на hello-tf, чтобы активировать среду

Для пользователя MacOS:

source activate hello-tf

Для пользователя Windows:

activate hello-tf

Вы можете проверить, что все зависимости находятся в одной среде. Это важно, поскольку позволяет Python использовать Jupyter и TensorFlow из одной среды. Если вы не видите трех из них, расположенных в одной папке, вам нужно начать все сначала.

Для пользователя MacOS:

which pythonwhich jupyterwhich ipython

Необязательно: вы можете проверить наличие обновлений.

pip install --upgrade tensorflow

Шаг 7) Установите TensorFlow для пользователя Windows

Для пользователя Windows:

where pythonwhere jupyterwhere ipython

Как видите, теперь у вас есть две среды Python. Основной и вновь созданный на ie hello-tf. В основной среде conda не установлен тензорFlow, только hello-tf. Как видно из рисунка, python, jupyter и ipython установлены в одной среде. Это означает, что вы можете использовать TensorFlow с Jupyter Notebook.

Вам необходимо установить TensorFlow с помощью команды pip. Только для пользователя Windows

pip install tensorflow

Запустить Jupyter Notebook

Эта часть одинакова для обеих ОС. Теперь давайте узнаем, как импортировать TensorFlow в Jupyter Notebook.

Вы можете открыть TensorFlow с помощью Jupyter.

Примечание. Каждый раз, когда вы хотите открыть TensorFlow, вам необходимо инициализировать среду.

Вы поступите следующим образом:

  • Активировать среду hello-tf conda
  • Откройте Jupyter
  • Импортировать тензорный поток
  • Удалить блокнот
  • Закройте Jupyter

Шаг 1) Активируйте conda

Для пользователя MacOS:

source activate hello-tf

Для пользователя Windows:

conda activate hello-tf

Шаг 2) Откройте Jupyter

После этого вы можете открыть Jupyter из Терминала.

jupyter notebook

Ваш браузер должен открыться автоматически, в противном случае скопируйте и вставьте URL-адрес, предоставленный Терминалом. Он начинается с http: // localhost: 8888

Внутри TensorFlow Jupyter Notebook вы можете увидеть все файлы внутри рабочего каталога. Чтобы создать новый блокнот, вы просто нажимаете новый и Python 3.

Примечание . Новая записная книжка автоматически сохраняется в рабочем каталоге.

Шаг 3) Импортируйте Tensorflow

Внутри записной книжки вы можете импортировать TensorFlow в Jupyter Notebook с псевдонимом tf. Щелкните, чтобы запустить. Ниже создается новая ячейка.

import tensorflow as tf

Напишем ваш первый код с помощью TensorFlow.

hello = tf.constant('Hello, Guru99!')hello

Создается новый тензор. Поздравление. Вы успешно устанавливаете TensorFlow с Jupyter на свой компьютер.

Шаг 4) Удалить файл

Вы можете удалить файл Untitled.ipynb внутри Jupyer.

Шаг 5) Закройте Jupyter

Есть два способа закрыть Jupyter. Первый способ - прямо из ноутбука. Второй способ - использовать терминал (или Anaconda Prompt).

От Юпитера

На главной панели Jupyter Notebook просто нажмите « Выйти».

Вы будете перенаправлены на страницу выхода.

С терминала

Выберите терминал или приглашение Anaconda и дважды запустите ctr + c.

При первом нажатии ctr + c вас попросят подтвердить, что вы хотите выключить ноутбук. Повторите ctr + c для подтверждения

Вы успешно вышли из системы.

Jupyter с основной средой conda

Если вы хотите запустить TensorFlow с jupyter для будущего использования, вам нужно открыть новый сеанс с помощью

source activate hello-tf

Если вы этого не сделаете, Jupyter не найдет TensorFlow.