Cài đặt TensorFlow với pip

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 Native

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])))"

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 cho các bản phân phối Linux khác.

2. Cấu hình GPU

Bạn có thể bỏ qua phần này nếu chỉ chạy TensorFlow trên CPU.

Nếu chưa cài đặt, hãy cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA . Bạn có thể sử dụng lệnh sau để kiểm tra xem trình điều khiển đã được cài đặt hay chưa.

nvidia-smi

3. Tạo môi trường ảo bằng venv

Module venv là một phần của thư viện chuẩn của Python và là cách được khuyến nghị chính thức để tạo môi trường ảo.

Điều hướng đến thư mục môi trường ảo bạn muốn sử dụng và tạo một môi trường venv mới có tên là tf bằng lệnh sau.

python3 -m venv tf 

Bạn có thể kích hoạt nó bằng lệnh sau.

source tf/bin/activate    

Hãy đảm bảo rằng môi trường ảo được kích hoạt cho đến hết 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 sử dụng phiên bản mới nhất.

pip install --upgrade pip

Tiếp theo, cài đặt TensorFlow bằng pip.

# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow

6. Kiểm tra việc cài đặt

Kiểm tra cấu hình CPU:

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

Nếu trả về một tensor, nghĩa là bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Kiểm tra cấu hình GPU:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Nếu hệ thống trả về danh sách các thiết bị GPU, nghĩa là bạn đã cài đặt TensorFlow thành công. Nếu không, hãy chuyển sang bước tiếp theo .

6. [Chỉ dành cho GPU] Cấu hình môi trường ảo

Nếu bài kiểm tra GPU ở phần trước không thành công, nguyên nhân có khả năng nhất là các thành phần không được phát hiện và/hoặc xung đột với cài đặt CUDA hiện có của hệ thống. Vì vậy, bạn cần thêm một số liên kết tượng trưng để khắc phục sự cố này.

• Tạo liên kết tượng trưng đến các thư viện dùng chung của NVIDIA:

pushd $(dirname $(python -c 'print(__import__("tensorflow").__file__)'))
ln -svf ../nvidia/*/lib/*.so* .
popd

• Tạo 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

Kiểm tra cấu hình 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 chưa có hỗ trợ GPU chính thức nào 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 sử dụng phiên bản mới nhất.

pip install --upgrade pip

Tiếp theo, cài đặt TensorFlow bằng pip.

pip install tensorflow

4. Xác minh việc cài đặt

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

Nếu trả về một tensor, nghĩa là bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Windows Native

1. Yêu cầu hệ thống

• Windows 7 trở lên (64-bit)

2. Cài đặt Microsoft Visual C++ Redistributable

Cài đặt gói phân phối lại Microsoft Visual C++ dành cho Visual Studio 2015, 2017 và 2019. Bắt đầu từ phiên bản TensorFlow 2.1.0, cần có tệp msvcp140_1.dll từ gói này (tệp này có thể không có trong các gói phân phối lại cũ hơn). Gói phân phối lại này có sẵn trong Visual Studio 2019 nhưng có thể được cài đặt riêng:

1. Hãy truy cập trang tải xuống Microsoft Visual C++ .
2. Cuộn xuống cuối trang đến phần Visual Studio 2015, 2017 và 2019 .
3. Tải xuống và cài đặt Microsoft Visual C++ Redistributable cho Visual Studio 2015, 2017 và 2019 cho nền tảng của bạn.

Hãy đảm bảo rằng chế độ đường dẫn dài được bật trên Windows.

3. Cài đặt Miniconda

Miniconda là phương pháp được khuyến nghị để cài đặt TensorFlow với hỗ trợ GPU. Nó tạo ra một môi trường riêng biệt để tránh thay đổi bất kỳ phần mềm nào đã được cài đặt trên hệ thống của bạn. Đây cũng là cách dễ nhất để cài đặt các phần mềm cần thiết, đặc biệt là cho thiết lập GPU.

Tải xuống trình cài đặt Miniconda dành cho Windows . Nhấp đúp vào tệp đã tải xuống và làm theo hướng dẫn trên màn hình.

4. Tạo môi trường conda

Tạo môi trường conda mới có tên là tf bằng lệnh sau.

conda create --name tf python=3.9

Bạn có thể vô hiệu hóa và kích hoạt nó bằng các lệnh sau.

conda deactivate
conda activate tf

Hãy đảm bảo rằng nó được kích hoạt trong suốt quá trình cài đặt còn lại.

5. Cấu hình 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 và 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 sử dụng phiên bản mới nhất.

pip install --upgrade pip

Tiếp theo, cài đặt TensorFlow bằng pip.

# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
pip install "tensorflow<2.11" 

7. Kiểm tra việc cài đặt

Kiểm tra cấu hình CPU:

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

Nếu trả về một tensor, nghĩa là bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Kiểm tra cấu hình GPU:

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Nếu hệ thống trả về danh sách các thiết bị GPU, điều đó có nghĩa là bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Windows WSL2

1. Yêu cầu hệ thống

• Windows 10 phiên bản 19044 trở lên (64-bit). Tương ứng với Windows 10 phiên bản 21H2, bản cập nhật tháng 11 năm 2021.

Xem các tài liệu sau để:

• Tải xuống bản cập nhật Windows 10 mới nhất .
• Cài đặt WSL2
• Thiết lập hỗ trợ GPU NVIDIA® trong WSL2

2. Cấu hình GPU

Bạn có thể bỏ qua phần này nếu chỉ chạy TensorFlow trên CPU.

Nếu chưa cài đặt, hãy cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA . Bạn có thể sử dụng lệnh sau để kiểm tra xem trình điều khiển đã được cài đặt hay chưa.

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 sử dụng phiên bản mới nhất.

pip install --upgrade pip

Tiếp theo, cài đặt TensorFlow bằng pip.

# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow

4. Xác minh việc cài đặt

Kiểm tra cấu hình CPU:

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

Nếu trả về một tensor, nghĩa là bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Kiểm tra cấu hình GPU:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Nếu hệ thống trả về danh sách các thiết bị GPU, điều đó có nghĩa là bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.