התקן את TensorFlow עם pip

לינוקס

python3 -m pip install 'tensorflow[and-cuda]'
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

מק OS

# 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 מקורי

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'))"

מעבד

python3 -m pip install tensorflow
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

לֵילִי

python3 -m pip install tf-nightly
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

לינוקס

1. דרישות מערכת

• אובונטו 16.04 ומעלה (64 סיביות)

TensorFlow תומך רשמית רק באובונטו. עם זאת, ההוראות הבאות עשויות לעבוד גם עבור הפצות לינוקס אחרות.

2. הגדרת כרטיס מסך

ניתן לדלג על סעיף זה אם אתם מפעילים את TensorFlow רק על המעבד.

התקן את מנהל ההתקן של כרטיס המסך של NVIDIA אם עדיין לא עשית זאת. באפשרותך להשתמש בפקודה הבאה כדי לוודא שהוא מותקן.

nvidia-smi

3. צור סביבה וירטואלית עם venv

מודול venv הוא חלק מספריית הסטנדרט של פייתון והוא הדרך המומלצת רשמית ליצירת סביבות וירטואליות.

נווטו לספריית הסביבות הווירטואליות הרצויה וצרו סביבת venv חדשה בשם tf באמצעות הפקודה הבאה.

python3 -m venv tf 

ניתן להפעיל אותו באמצעות הפקודה הבאה.

source tf/bin/activate    

ודא שהסביבה הווירטואלית מופעלת למשך שאר ההתקנה.

4. התקנת TensorFlow

TensorFlow דורש גרסה עדכנית של pip, לכן שדרגו את התקנת ה-pip שלכם כדי לוודא שאתם מפעילים את הגרסה העדכנית ביותר.

pip install --upgrade pip

לאחר מכן, התקן את TensorFlow באמצעות pip.

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

6. אימות ההתקנה

בדוק את הגדרת המעבד:

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

אם מוחזר טנזור, התקנת את TensorFlow בהצלחה.

אימות הגדרת ה-GPU:

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

אם מוחזרת רשימה של התקני GPU, התקנת את TensorFlow בהצלחה. אם לא, המשך לשלב הבא .

6. [GPU בלבד] הגדרת סביבה וירטואלית

אם בדיקת ה-GPU בסעיף הקודם לא הצליחה, הסיבה הסבירה ביותר היא שהרכיבים לא מזוהים, ו/או מתנגשים עם התקנת CUDA הקיימת של המערכת. לכן עליך להוסיף קישורים סמליים כדי לתקן זאת.

• צור קישורים סמליים לספריות משותפות של NVIDIA:

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

• צור קישור סמלי ל-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

אימות הגדרת ה-GPU:

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

מק OS

1. דרישות מערכת

• macOS 10.12.6 (Sierra) ומעלה (64 סיביות)

נכון לעכשיו, אין תמיכה רשמית של GPU להפעלת TensorFlow ב-MacOS. ההוראות הבאות מיועדות להפעלת TensorFlow על גבי מעבד.

2. בדוק את גרסת הפייתון

בדוק אם סביבת הפייתון שלך כבר מוגדרת:

python3 --version
python3 -m pip --version

3. התקנת TensorFlow

TensorFlow דורש גרסה עדכנית של pip, לכן שדרגו את התקנת ה-pip שלכם כדי לוודא שאתם מפעילים את הגרסה העדכנית ביותר.

pip install --upgrade pip

לאחר מכן, התקן את TensorFlow באמצעות pip.

pip install tensorflow

4. אימות ההתקנה

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

אם מוחזר טנזור, התקנת את TensorFlow בהצלחה.

Windows מקורי

1. דרישות מערכת

• Windows 7 ומעלה (64 סיביות)

2. התקנת Microsoft Visual C++ Redistributable

התקן את Microsoft Visual C++ Redistributable עבור Visual Studio 2015, 2017 ו-2019 . החל מגרסת TensorFlow 2.1.0, קובץ msvcp140_1.dll נדרש מחבילה זו (שייתכן שלא מסופקת בחבילות ישנות יותר של הפצה חוזרת). קובץ ההפצה חוזרת מגיע עם Visual Studio 2019 אך ניתן להתקין אותו בנפרד:

1. עבור אל הורדות של Microsoft Visual C++ .
2. גלול מטה בדף אל הקטע Visual Studio 2015, 2017 ו-2019 .
3. הורד והתקן את Microsoft Visual C++ Redistributable עבור Visual Studio 2015, 2017 ו-2019 עבור הפלטפורמה שלך.

ודא ש"נתיבים ארוכים" מופעלים ב-Windows.

3. התקנת מיניקונדה

מיניקונדה היא הגישה המומלצת להתקנת TensorFlow עם תמיכה ב-GPU. היא יוצרת סביבה נפרדת כדי למנוע שינוי של תוכנות המותקנות במערכת. זוהי גם הדרך הקלה ביותר להתקין את התוכנה הנדרשת, במיוחד עבור הגדרת ה-GPU.

הורד את מתקין Windows של Miniconda . לחץ פעמיים על הקובץ שהורדת ופעל לפי ההוראות שעל המסך.

4. צור סביבת קונדום

צור סביבת conda חדשה בשם tf באמצעות הפקודה הבאה.

conda create --name tf python=3.9

ניתן לבטל ולהפעיל אותו באמצעות הפקודות הבאות.

conda deactivate
conda activate tf

ודא שהוא מופעל למשך שאר ההתקנה.

5. הגדרת כרטיס מסך

ניתן לדלג על סעיף זה אם אתם מפעילים את TensorFlow רק על המעבד.

תחילה התקן את מנהל ההתקן של כרטיס המסך של NVIDIA אם עדיין לא עשית זאת.

לאחר מכן התקן את CUDA, cuDNN עם conda.

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0

6. התקנת TensorFlow

TensorFlow דורש גרסה עדכנית של pip, לכן שדרגו את התקנת ה-pip שלכם כדי לוודא שאתם מפעילים את הגרסה העדכנית ביותר.

pip install --upgrade pip

לאחר מכן, התקן את TensorFlow באמצעות pip.

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

7. אימות ההתקנה

בדוק את הגדרת המעבד:

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

אם מוחזר טנזור, התקנת את TensorFlow בהצלחה.

אימות הגדרת ה-GPU:

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

אם מוחזרת רשימה של התקני GPU, התקנת את TensorFlow בהצלחה.

Windows WSL2

1. דרישות מערכת

• Windows 10 19044 ומעלה (64 סיביות). גרסה זו מתאימה ל-Windows 10 גרסה 21H2, עדכון נובמבר 2021.

עיין במסמכים הבאים:

• הורד את העדכון האחרון של Windows 10 .
• התקנת WSL2
• הגדרת תמיכה בכרטיסי מסך של NVIDIA®‎ ב-WSL2

2. הגדרת כרטיס מסך

ניתן לדלג על סעיף זה אם אתם מפעילים את TensorFlow רק על המעבד.

התקן את מנהל ההתקן של כרטיס המסך של NVIDIA אם עדיין לא עשית זאת. באפשרותך להשתמש בפקודה הבאה כדי לוודא שהוא מותקן.

nvidia-smi

3. התקנת TensorFlow

TensorFlow דורש גרסה עדכנית של pip, לכן שדרגו את התקנת ה-pip שלכם כדי לוודא שאתם מפעילים את הגרסה העדכנית ביותר.

pip install --upgrade pip

לאחר מכן, התקן את TensorFlow באמצעות pip.

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

4. אימות ההתקנה

בדוק את הגדרת המעבד:

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

אם מוחזר טנזור, התקנת את TensorFlow בהצלחה.

אימות הגדרת ה-GPU:

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

אם מוחזרת רשימה של התקני GPU, התקנת את TensorFlow בהצלחה.