Установите TensorFlow с помощью 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'))"

Процессор

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

Ежевечерне

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. Системные требования

• Ubuntu 16.04 или выше (64-бит)

TensorFlow официально поддерживает только Ubuntu. Однако следующие инструкции могут подойти и для других дистрибутивов Linux.

2. Настройка графического процессора

Этот раздел можно пропустить, если вы запускаете TensorFlow только на процессоре.

Установите драйвер для графического процессора NVIDIA, если вы его еще не установили. Для проверки его установки можно использовать следующую команду.

nvidia-smi

3. Создайте виртуальное окружение с помощью venv.

Модуль venv является частью стандартной библиотеки Python и официально рекомендуется для создания виртуальных сред.

Перейдите в каталог нужных виртуальных сред и создайте новую виртуальную среду с именем tf с помощью следующей команды.

python3 -m venv tf 

Вы можете активировать его с помощью следующей команды.

source tf/bin/activate    

Убедитесь, что виртуальная среда активирована для остальной части установки.

4. Установите TensorFlow.

Для работы TensorFlow требуется последняя версия pip, поэтому обновите свою установку pip, чтобы убедиться, что вы используете последнюю версию.

pip install --upgrade pip

Затем установите TensorFlow с помощью pip.

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

6. Проверьте установку.

Проверьте настройки процессора:

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

Если возвращается тензор, значит, TensorFlow установлен успешно.

Проверьте настройки графического процессора:

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

Если получен список графических процессоров, значит, TensorFlow успешно установлен. В противном случае перейдите к следующему шагу .

6. [Только для графического процессора] Настройка виртуальной среды

Если тест графического процессора в предыдущем разделе не удался, наиболее вероятная причина заключается в том, что компоненты не обнаруживаются и/или конфликтуют с существующей установкой CUDA в системе. Поэтому вам необходимо добавить несколько символических ссылок, чтобы это исправить.

• Создайте символические ссылки на разделяемые библиотеки NVIDIA:

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

• Создайте символическую ссылку на 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

Проверьте настройки графического процессора:

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

macOS

1. Системные требования

• macOS 10.12.6 (Sierra) или выше (64-бит)

В настоящее время официальная поддержка GPU для запуска TensorFlow на macOS отсутствует. Следующие инструкции предназначены для запуска на CPU.

2. Проверьте версию Python.

Проверьте, настроена ли уже ваша среда Python:

python3 --version
python3 -m pip --version

3. Установите TensorFlow.

Для работы TensorFlow требуется последняя версия pip, поэтому обновите свою установку pip, чтобы убедиться, что вы используете последнюю версию.

pip install --upgrade pip

Затем установите TensorFlow с помощью pip.

pip install tensorflow

4. Проверьте установку.

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

Если возвращается тензор, значит, TensorFlow установлен успешно.

Windows Native

1. Системные требования

• Windows 7 или выше (64-бит)

2. Установите распространяемый пакет Microsoft Visual C++.

Установите пакет распространения Microsoft Visual C++ для Visual Studio 2015, 2017 и 2019. Начиная с версии TensorFlow 2.1.0, для работы этого пакета требуется файл msvcp140_1.dll (который может отсутствовать в более старых пакетах распространения). Пакет распространения поставляется вместе с Visual Studio 2019 , но может быть установлен отдельно:

1. Перейдите в раздел загрузок Microsoft Visual C++ .
2. Прокрутите страницу вниз до раздела Visual Studio 2015, 2017 и 2019 .
3. Загрузите и установите распространяемый пакет Microsoft Visual C++ для Visual Studio 2015, 2017 и 2019 для вашей платформы.

Убедитесь, что в Windows разрешена работа с длинными путями .

3. Установите Miniconda.

Для установки TensorFlow с поддержкой GPU рекомендуется использовать Miniconda . Она создает отдельную среду, что позволяет избежать изменения установленного программного обеспечения в вашей системе. Это также самый простой способ установки необходимого программного обеспечения, особенно для конфигурации с GPU.

Загрузите установщик Miniconda для Windows . Дважды щелкните загруженный файл и следуйте инструкциям на экране.

4. Создайте среду conda.

Создайте новую среду conda с именем tf с помощью следующей команды.

conda create --name tf python=3.9

Вы можете деактивировать и активировать его с помощью следующих команд.

conda deactivate
conda activate tf

Убедитесь, что оно активировано для остальной части установки.

5. Настройка графического процессора

Вы можете пропустить этот раздел, если запускаете TensorFlow только на процессоре.

Сначала установите драйвер для графического процессора NVIDIA, если вы его еще не сделали.

Затем установите CUDA и cuDNN с помощью conda.

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

6. Установите TensorFlow.

Для работы TensorFlow требуется последняя версия pip, поэтому обновите свою установку pip, чтобы убедиться, что вы используете последнюю версию.

pip install --upgrade pip

Затем установите TensorFlow с помощью pip.

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

7. Проверьте установку.

Проверьте настройки процессора:

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

Если возвращается тензор, значит, TensorFlow установлен успешно.

Проверьте настройки графического процессора:

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

Если возвращается список графических процессоров, значит, TensorFlow установлен успешно.

Windows WSL2

1. Системные требования

• Windows 10 19044 или выше (64-бит). Это соответствует версии Windows 10 21H2, обновлению от ноября 2021 года.

См. следующие документы:

• Загрузите последнее обновление Windows 10 .
• Установите WSL2
• Настройка поддержки графических процессоров NVIDIA® в WSL2

2. Настройка графического процессора

Этот раздел можно пропустить, если вы запускаете TensorFlow только на процессоре.

Установите драйвер для графического процессора NVIDIA, если вы его еще не установили. Для проверки его установки можно использовать следующую команду.

nvidia-smi

3. Установите TensorFlow.

Для работы TensorFlow требуется последняя версия pip, поэтому обновите свою установку pip, чтобы убедиться, что вы используете последнюю версию.

pip install --upgrade pip

Затем установите TensorFlow с помощью pip.

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

4. Проверьте установку.

Проверьте настройки процессора:

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

Если возвращается тензор, значит, TensorFlow установлен успешно.

Проверьте настройки графического процессора:

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

Если возвращается список графических процессоров, значит, TensorFlow установлен успешно.