এই নির্দেশিকাটি TensorFlow এর সর্বশেষ স্থিতিশীল সংস্করণের জন্য। প্রিভিউ বিল্ড (nightly) এর জন্য, tf-nightly নামক pip প্যাকেজটি ব্যবহার করুন। পুরোনো TensorFlow সংস্করণের প্রয়োজনীয়তার জন্য এই টেবিলগুলি দেখুন। শুধুমাত্র CPU-র জন্য বিল্ডের জন্য, tensorflow-cpu নামক pip প্যাকেজটি ব্যবহার করুন।
এখানে ইনস্টল কমান্ডের দ্রুত সংস্করণগুলি দেওয়া হল। ধাপে ধাপে নির্দেশাবলীর জন্য নিচে স্ক্রোল করুন।
লিনাক্স
python3 -m pip install 'tensorflow[and-cuda]'
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
ম্যাক অপারেটিং সিস্টেম
# 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])))"
উইন্ডোজ নেটিভ
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'))"
উইন্ডোজ WSL2
python3 -m pip install tensorflow[and-cuda]
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
সিপিইউ
python3 -m pip install tensorflow
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
রাত্রিকালীন
python3 -m pip install tf-nightly
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
হার্ডওয়্যারের প্রয়োজনীয়তা
নিম্নলিখিত GPU-সক্ষম ডিভাইসগুলি সমর্থিত:
- CUDA® আর্কিটেকচার 3.5, 5.0, 6.0, 7.0, 7.5, 8.0 এবং উচ্চতর সহ NVIDIA® GPU কার্ড। CUDA®-সক্ষম GPU কার্ডগুলির তালিকা দেখুন।
- অসমর্থিত CUDA® আর্কিটেকচার সহ GPU গুলির জন্য, অথবা PTX থেকে JIT সংকলন এড়াতে, অথবা NVIDIA® লাইব্রেরির বিভিন্ন সংস্করণ ব্যবহার করতে, Linux বিল্ড ফ্রম সোর্স গাইডটি দেখুন।
- প্যাকেজগুলিতে সর্বশেষ সমর্থিত CUDA® আর্কিটেকচার ছাড়া PTX কোড থাকে না; অতএব,
CUDA_FORCE_PTX_JIT=1সেট করা থাকলে TensorFlow পুরানো GPU গুলিতে লোড হতে ব্যর্থ হয়। (বিস্তারিত জানার জন্য অ্যাপ্লিকেশন সামঞ্জস্যতা দেখুন।)
সিস্টেমের জন্য আবশ্যক
- উবুন্টু ১৬.০৪ বা তার বেশি (৬৪-বিট)
- macOS 12.0 (Monterey) বা উচ্চতর (64-বিট) (কোনও GPU সমর্থন নেই)
- উইন্ডোজ নেটিভ - উইন্ডোজ ৭ বা উচ্চতর (৬৪-বিট) (TF 2.10 এর পরে কোনও GPU সমর্থন নেই)
- Windows WSL2 - Windows 10 19044 বা উচ্চতর (64-বিট)
সফ্টওয়্যার প্রয়োজনীয়তা
- পাইথন ৩.৯–৩.১২
- লিনাক্স এবং উইন্ডোজের জন্য পাইপ সংস্করণ ১৯.০ বা উচ্চতর (
manylinux2014সমর্থন প্রয়োজন)। ম্যাকওএসের জন্য পাইপ সংস্করণ ২০.৩ বা উচ্চতর। - উইন্ডোজ নেটিভের জন্য ভিজ্যুয়াল স্টুডিও ২০১৫, ২০১৭ এবং ২০১৯ এর জন্য মাইক্রোসফ্ট ভিজ্যুয়াল সি++ রিডিস্ট্রিবিউটেবল প্রয়োজন।
নিম্নলিখিত NVIDIA® সফ্টওয়্যারগুলি শুধুমাত্র GPU সাপোর্টের জন্য প্রয়োজন।
- NVIDIA® GPU ড্রাইভার
- >= লিনাক্সের জন্য ৫২৫.৬০.১৩
- >= উইন্ডোজে WSL এর জন্য 528.33
- CUDA® টুলকিট 12.3 ।
- cuDNN SDK 8.9.7 ।
- (ঐচ্ছিক) অনুমানের জন্য ল্যাটেন্সি এবং থ্রুপুট উন্নত করার জন্য TensorRT ।
ধাপে ধাপে নির্দেশাবলী
লিনাক্স
1. সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা
- উবুন্টু ১৬.০৪ বা তার বেশি (৬৪-বিট)
TensorFlow শুধুমাত্র আনুষ্ঠানিকভাবে উবুন্টু সমর্থন করে। তবে, নিম্নলিখিত নির্দেশাবলী অন্যান্য লিনাক্স ডিস্ট্রোর জন্যও কাজ করতে পারে।
2. GPU সেটআপ
আপনি যদি শুধুমাত্র CPU তে TensorFlow চালান তবে আপনি এই বিভাগটি এড়িয়ে যেতে পারেন।
যদি আপনার NVIDIA GPU ড্রাইভারটি ইনস্টল না থাকে, তাহলে এটি ইনস্টল করা আছে কিনা তা যাচাই করার জন্য আপনি নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করতে পারেন।
nvidia-smi
৩. venv দিয়ে একটি ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করুন
venv মডিউলটি পাইথনের স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরির অংশ এবং ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরির জন্য আনুষ্ঠানিকভাবে প্রস্তাবিত উপায়।
আপনার পছন্দসই ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট ডিরেক্টরিতে নেভিগেট করুন এবং নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করে tf নামে একটি নতুন venv এনভায়রনমেন্ট তৈরি করুন।
python3 -m venv tf
আপনি নিম্নলিখিত কমান্ড দিয়ে এটি সক্রিয় করতে পারেন।
source tf/bin/activate
নিশ্চিত করুন যে ইনস্টলেশনের বাকি অংশের জন্য ভার্চুয়াল পরিবেশ সক্রিয় আছে।
৪. টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন
TensorFlow-এর জন্য pip-এর একটি সাম্প্রতিক সংস্করণ প্রয়োজন, তাই আপনার pip ইনস্টলেশন আপগ্রেড করুন যাতে আপনি নিশ্চিত হন যে আপনি সর্বশেষ সংস্করণটি ব্যবহার করছেন।
pip install --upgrade pip
তারপর, পিপ দিয়ে টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন।
# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow
৬. ইনস্টলেশন যাচাই করুন
CPU সেটআপ যাচাই করুন:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
যদি একটি টেনসর ফেরত দেওয়া হয়, তাহলে আপনি টেনসরফ্লো সফলভাবে ইনস্টল করেছেন।
GPU সেটআপ যাচাই করুন:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
যদি GPU ডিভাইসের একটি তালিকা ফিরে আসে, তাহলে আপনি TensorFlow সফলভাবে ইনস্টল করেছেন। যদি না হয় তাহলে পরবর্তী ধাপে যান ।
৬. [শুধুমাত্র GPU] ভার্চুয়াল পরিবেশ কনফিগারেশন
যদি শেষ বিভাগের GPU পরীক্ষাটি ব্যর্থ হয়, তাহলে সম্ভবত এর কারণ হল উপাদানগুলি সনাক্ত করা হচ্ছে না, এবং/অথবা বিদ্যমান সিস্টেম CUDA ইনস্টলেশনের সাথে বিরোধ রয়েছে। তাই এটি ঠিক করার জন্য আপনাকে কিছু প্রতীকী লিঙ্ক যুক্ত করতে হবে।
- NVIDIA শেয়ার্ড লাইব্রেরিতে প্রতীকী লিঙ্ক তৈরি করুন:
pushd $(dirname $(python -c 'print(__import__("tensorflow").__file__)'))
ln -svf ../nvidia/*/lib/*.so* .
popd
- ptxas-এ একটি প্রতীকী লিঙ্ক তৈরি করুন:
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
GPU সেটআপ যাচাই করুন:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
ম্যাক অপারেটিং সিস্টেম
1. সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা
- macOS 10.12.6 (সিয়েরা) বা উচ্চতর (64-বিট)
বর্তমানে MacOS-এ TensorFlow চালানোর জন্য কোনও অফিসিয়াল GPU সাপোর্ট নেই। নিম্নলিখিত নির্দেশাবলী CPU-তে চালানোর জন্য।
2. পাইথন সংস্করণ পরীক্ষা করুন
আপনার পাইথন পরিবেশ ইতিমধ্যেই কনফিগার করা আছে কিনা তা পরীক্ষা করুন:
python3 --version
python3 -m pip --version
৩. টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন
TensorFlow-এর জন্য pip-এর একটি সাম্প্রতিক সংস্করণ প্রয়োজন, তাই আপনার pip ইনস্টলেশন আপগ্রেড করুন যাতে আপনি নিশ্চিত হন যে আপনি সর্বশেষ সংস্করণটি ব্যবহার করছেন।
pip install --upgrade pip
তারপর, পিপ দিয়ে টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন।
pip install tensorflow
৪. ইনস্টলেশন যাচাই করুন
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
যদি একটি টেনসর ফেরত দেওয়া হয়, তাহলে আপনি টেনসরফ্লো সফলভাবে ইনস্টল করেছেন।
উইন্ডোজ নেটিভ
1. সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা
- উইন্ডোজ ৭ বা তার উচ্চতর (৬৪-বিট)
2. মাইক্রোসফট ভিজ্যুয়াল সি++ রিডিস্ট্রিবিউটেবল ইনস্টল করুন
ভিজ্যুয়াল স্টুডিও ২০১৫, ২০১৭ এবং ২০১৯ এর জন্য মাইক্রোসফ্ট ভিজ্যুয়াল সি++ রিডিস্ট্রিবিউটেবল ইনস্টল করুন। টেনসরফ্লো ২.১.০ সংস্করণ থেকে শুরু করে, এই প্যাকেজ থেকে msvcp140_1.dll ফাইলটি প্রয়োজন (যা পুরানো রিডিস্ট্রিবিউটেবল প্যাকেজ থেকে সরবরাহ করা নাও হতে পারে)। রিডিস্ট্রিবিউটেবলটি ভিজ্যুয়াল স্টুডিও ২০১৯ এর সাথে আসে তবে আলাদাভাবে ইনস্টল করা যেতে পারে:
- মাইক্রোসফট ভিজ্যুয়াল সি++ ডাউনলোডগুলিতে যান।
- পৃষ্ঠাটি স্ক্রোল করে ভিজ্যুয়াল স্টুডিও ২০১৫, ২০১৭ এবং ২০১৯ বিভাগে যান।
- আপনার প্ল্যাটফর্মের জন্য ভিজ্যুয়াল স্টুডিও ২০১৫, ২০১৭ এবং ২০১৯ এর জন্য মাইক্রোসফ্ট ভিজ্যুয়াল সি++ রিডিস্ট্রিবিউটেবল ডাউনলোড এবং ইনস্টল করুন।
নিশ্চিত করুন যে উইন্ডোজে দীর্ঘ পথ সক্রিয় আছে ।
৩. মিনিকোন্ডা ইনস্টল করুন
GPU সাপোর্ট সহ TensorFlow ইনস্টল করার জন্য Miniconda হল প্রস্তাবিত পদ্ধতি। এটি আপনার সিস্টেমে ইনস্টল করা কোনও সফ্টওয়্যার পরিবর্তন না করার জন্য একটি পৃথক পরিবেশ তৈরি করে। এটি GPU সেটআপের জন্য প্রয়োজনীয় সফ্টওয়্যার ইনস্টল করার সবচেয়ে সহজ উপায়।
Miniconda Windows Installer ডাউনলোড করুন। ডাউনলোড করা ফাইলটিতে ডাবল ক্লিক করুন এবং স্ক্রিনে প্রদর্শিত নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন।
৪. একটি কনডা পরিবেশ তৈরি করুন
নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করে tf নামে একটি নতুন conda পরিবেশ তৈরি করুন।
conda create --name tf python=3.9
আপনি নিম্নলিখিত কমান্ডগুলি ব্যবহার করে এটি নিষ্ক্রিয় এবং সক্রিয় করতে পারেন।
conda deactivate
conda activate tf
নিশ্চিত করুন যে এটি ইনস্টলেশনের বাকি অংশের জন্য সক্রিয় আছে।
৫. জিপিইউ সেটআপ
আপনি যদি শুধুমাত্র CPU তে TensorFlow চালান তাহলে এই বিভাগটি এড়িয়ে যেতে পারেন।
যদি আপনার কাছে NVIDIA GPU ড্রাইভার না থাকে, তাহলে প্রথমে ইনস্টল করুন।
তারপর conda দিয়ে CUDA, cuDNN ইনস্টল করুন।
conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
৬. টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন
TensorFlow-এর জন্য pip-এর একটি সাম্প্রতিক সংস্করণ প্রয়োজন, তাই আপনার pip ইনস্টলেশন আপগ্রেড করুন যাতে আপনি নিশ্চিত হন যে আপনি সর্বশেষ সংস্করণটি ব্যবহার করছেন।
pip install --upgrade pip
তারপর, পিপ দিয়ে টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন।
# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
pip install "tensorflow<2.11"
৭. ইনস্টলেশন যাচাই করুন
CPU সেটআপ যাচাই করুন:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
যদি একটি টেনসর ফেরত দেওয়া হয়, তাহলে আপনি টেনসরফ্লো সফলভাবে ইনস্টল করেছেন।
GPU সেটআপ যাচাই করুন:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
যদি GPU ডিভাইসের একটি তালিকা ফেরত আসে, তাহলে আপনি TensorFlow সফলভাবে ইনস্টল করেছেন।
উইন্ডোজ WSL2
1. সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা
- Windows 10 19044 বা উচ্চতর (64-বিট)। এটি Windows 10 সংস্করণ 21H2 এর সাথে মিলে যায়, যা নভেম্বর 2021 এর আপডেট।
নিম্নলিখিত নথিগুলি দেখুন:
2. GPU সেটআপ
আপনি যদি শুধুমাত্র CPU তে TensorFlow চালান তবে আপনি এই বিভাগটি এড়িয়ে যেতে পারেন।
যদি আপনার NVIDIA GPU ড্রাইভারটি ইনস্টল না থাকে, তাহলে এটি ইনস্টল করা আছে কিনা তা যাচাই করার জন্য আপনি নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করতে পারেন।
nvidia-smi
৩. টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন
TensorFlow-এর জন্য pip-এর একটি সাম্প্রতিক সংস্করণ প্রয়োজন, তাই আপনার pip ইনস্টলেশন আপগ্রেড করুন যাতে আপনি নিশ্চিত হন যে আপনি সর্বশেষ সংস্করণটি ব্যবহার করছেন।
pip install --upgrade pip
তারপর, পিপ দিয়ে টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন।
# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow
৪. ইনস্টলেশন যাচাই করুন
CPU সেটআপ যাচাই করুন:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
যদি একটি টেনসর ফেরত দেওয়া হয়, তাহলে আপনি টেনসরফ্লো সফলভাবে ইনস্টল করেছেন।
GPU সেটআপ যাচাই করুন:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
যদি GPU ডিভাইসের একটি তালিকা ফেরত আসে, তাহলে আপনি TensorFlow সফলভাবে ইনস্টল করেছেন।
প্যাকেজের অবস্থান
কিছু ইনস্টলেশন প্রক্রিয়ার জন্য TensorFlow Python প্যাকেজের URL প্রয়োজন। আপনার নির্দিষ্ট মান আপনার Python সংস্করণের উপর নির্ভর করে।