এই নির্দেশিকাটি TensorFlow-এর সর্বশেষ স্থিতিশীল সংস্করণের জন্য। প্রিভিউ বিল্ড (নাইটলি) -এর জন্য, tf-nightly নামের pip প্যাকেজটি ব্যবহার করুন। TensorFlow-এর পুরোনো সংস্করণগুলোর প্রয়োজনীয়তার জন্য এই সারণিগুলো দেখুন। শুধুমাত্র সিপিইউ-ভিত্তিক বিল্ডের জন্য, tensorflow-cpu নামের pip প্যাকেজটি ব্যবহার করুন।
এখানে ইনস্টল কমান্ডগুলোর সংক্ষিপ্ত সংস্করণ দেওয়া হলো। 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'))"
ম্যাকওএস
# 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])))"
প্রতি রাতে
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 সংস্করণের NVIDIA® GPU কার্ড। CUDA®-সক্ষম GPU কার্ডের তালিকা দেখুন।
- অসমর্থিত CUDA® আর্কিটেকচারযুক্ত GPU-এর জন্য, অথবা PTX থেকে JIT কম্পাইলেশন এড়াতে, অথবা NVIDIA® লাইব্রেরির ভিন্ন সংস্করণ ব্যবহার করতে, Linux build from source গাইডটি দেখুন।
- প্যাকেজগুলিতে সর্বশেষ সমর্থিত CUDA® আর্কিটেকচার ব্যতীত অন্য কোনো PTX কোড থাকে না; তাই,
CUDA_FORCE_PTX_JIT=1সেট করা থাকলে পুরোনো GPU-গুলিতে TensorFlow লোড হতে ব্যর্থ হয়। (বিস্তারিত জানতে অ্যাপ্লিকেশন সামঞ্জস্যতা দেখুন।)
সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা
- উবুন্টু ১৬.০৪ বা উচ্চতর সংস্করণ (৬৪-বিট)
- ম্যাকওএস ১২.০ (মন্টেরি) বা উচ্চতর সংস্করণ (৬৪-বিট) (জিপিইউ সমর্থন নেই)
- উইন্ডোজ নেটিভ - উইন্ডোজ ৭ বা উচ্চতর সংস্করণ (৬৪-বিট) (টিএফ ২.১০-এর পর কোনো জিপিইউ সাপোর্ট নেই)
- উইন্ডোজ WSL2 - উইন্ডোজ ১০ ১৯০৪৪ বা উচ্চতর (৬৪-বিট)
সফটওয়্যার প্রয়োজনীয়তা
- পাইথন ৩.৯–৩.১২
- লিনাক্স (
manylinux2014সাপোর্ট প্রয়োজন) এবং উইন্ডোজের জন্য pip ভার্সন ১৯.০ বা তার উচ্চতর সংস্করণ। macOS-এর জন্য pip ভার্সন ২০.৩ বা তার উচ্চতর সংস্করণ। - উইন্ডোজ নেটিভ ব্যবহারের জন্য মাইক্রোসফ্ট ভিজ্যুয়াল সি++ রিডিস্ট্রিবিউটেবল ফর ভিজ্যুয়াল স্টুডিও ২০১৫, ২০১৭ এবং ২০১৯ প্রয়োজন।
শুধুমাত্র জিপিইউ সাপোর্টের জন্য নিম্নলিখিত এনভিডিয়া® সফটওয়্যারগুলো প্রয়োজন।
- এনভিডিয়া® জিপিইউ ড্রাইভার
- লিনাক্সের জন্য >= 525.60.13
- উইন্ডোজে WSL-এর জন্য >= 528.33
- CUDA® টুলকিট ১২.৩ ।
- cuDNN SDK 8.9.7 .
- (ঐচ্ছিক) ইনফারেন্সের ল্যাটেন্সি ও থ্রুপুট উন্নত করতে TensorRT ।
ধাপে ধাপে নির্দেশাবলী
লিনাক্স
১. সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা
- উবুন্টু ১৬.০৪ বা উচ্চতর সংস্করণ (৬৪-বিট)
TensorFlow আনুষ্ঠানিকভাবে শুধুমাত্র উবুন্টুকে সমর্থন করে। তবে, নিম্নলিখিত নির্দেশাবলী অন্যান্য লিনাক্স ডিস্ট্রোর ক্ষেত্রেও কাজ করতে পারে।
২. জিপিইউ সেটআপ
আপনি যদি শুধুমাত্র সিপিইউ-তে টেনসরফ্লো চালান, তাহলে এই অংশটি বাদ দিতে পারেন।
আপনার যদি এনভিডিয়া জিপিইউ ড্রাইভার ইনস্টল করা না থাকে, তবে তা করে নিন। এটি ইনস্টল হয়েছে কিনা তা যাচাই করতে আপনি নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করতে পারেন।
nvidia-smi
৩. venv ব্যবহার করে একটি ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট তৈরি করুন।
venv মডিউলটি পাইথনের স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরির একটি অংশ এবং ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট তৈরি করার জন্য এটিই আনুষ্ঠানিকভাবে প্রস্তাবিত পদ্ধতি।
আপনার কাঙ্ক্ষিত ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট ডিরেক্টরিতে যান এবং নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করে tf নামে একটি নতুন venv এনভায়রনমেন্ট তৈরি করুন।
python3 -m venv tf
আপনি নিম্নলিখিত কমান্ডের সাহায্যে এটি সক্রিয় করতে পারেন।
source tf/bin/activate
ইনস্টলেশনের বাকি অংশের জন্য ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্টটি সক্রিয় করা আছে কিনা, তা নিশ্চিত করুন।
৪. TensorFlow ইনস্টল করুন
TensorFlow-এর জন্য pip-এর একটি সাম্প্রতিক সংস্করণ প্রয়োজন, তাই আপনি সর্বশেষ সংস্করণটি ব্যবহার করছেন তা নিশ্চিত করতে আপনার pip ইনস্টলেশনটি আপগ্রেড করুন।
pip install --upgrade pip
এরপর, pip ব্যবহার করে TensorFlow ইনস্টল করুন।
# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow
৬. ইনস্টলেশন যাচাই করুন
সিপিইউ সেটআপ যাচাই করুন:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
যদি একটি টেনসর ফেরত আসে, তার মানে আপনি সফলভাবে টেনসরফ্লো ইনস্টল করেছেন।
জিপিইউ সেটআপ যাচাই করুন:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
যদি GPU ডিভাইসগুলির একটি তালিকা পাওয়া যায়, তাহলে আপনি সফলভাবে TensorFlow ইনস্টল করেছেন। অন্যথায়, পরবর্তী ধাপে যান ।
৬. [শুধুমাত্র জিপিইউ-এর জন্য] ভার্চুয়াল পরিবেশ কনফিগারেশন
যদি শেষ অংশের GPU পরীক্ষাটি অসফল হয়ে থাকে, তবে এর সবচেয়ে সম্ভাব্য কারণ হলো কম্পোনেন্টগুলো শনাক্ত হচ্ছে না এবং/অথবা বিদ্যমান সিস্টেম CUDA ইনস্টলেশনের সাথে সংঘাত সৃষ্টি হচ্ছে। তাই এটি ঠিক করার জন্য আপনাকে কিছু সিম্বলিক লিঙ্ক যোগ করতে হবে।
- এনভিডিয়া শেয়ার্ড লাইব্রেরিগুলোর জন্য সিম্বলিক লিঙ্ক তৈরি করুন:
pushd $(dirname $(python -c 'print(__import__("tensorflow").__file__)'))
ln -svf ../nvidia/*/lib/*.so* .
popd
- ptxas-এর একটি সিম্বলিক 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
জিপিইউ সেটআপ যাচাই করুন:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
ম্যাকওএস
১. সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা
- ম্যাকওএস ১০.১২.৬ (সিয়েরা) বা উচ্চতর সংস্করণ (৬৪-বিট)
বর্তমানে ম্যাকওএস-এ টেনসরফ্লো চালানোর জন্য কোনো আনুষ্ঠানিক জিপিইউ সমর্থন নেই। নিম্নলিখিত নির্দেশাবলী সিপিইউ-তে চালানোর জন্য।
২. পাইথন সংস্করণ পরীক্ষা করুন
আপনার পাইথন পরিবেশ আগে থেকেই কনফিগার করা আছে কিনা তা পরীক্ষা করুন:
python3 --version
python3 -m pip --version
৩. TensorFlow ইনস্টল করুন
TensorFlow-এর জন্য pip-এর একটি সাম্প্রতিক সংস্করণ প্রয়োজন, তাই আপনি সর্বশেষ সংস্করণটি ব্যবহার করছেন তা নিশ্চিত করতে আপনার pip ইনস্টলেশনটি আপগ্রেড করুন।
pip install --upgrade pip
এরপর, pip ব্যবহার করে TensorFlow 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 আসে, তার মানে আপনি সফলভাবে টেনসরফ্লো ইনস্টল করেছেন।
উইন্ডোজ নেটিভ
১. সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা
- উইন্ডোজ ৭ বা উচ্চতর সংস্করণ (৬৪-বিট)
২. মাইক্রোসফট ভিজ্যুয়াল সি++ রিডিস্ট্রিবিউটেবল ইনস্টল করুন
ভিজ্যুয়াল স্টুডিও ২০১৫, ২০১৭ এবং ২০১৯-এর জন্য মাইক্রোসফট ভিজ্যুয়াল সি++ রিডিস্ট্রিবিউটেবল ইনস্টল করুন। টেনসরফ্লো ২.১.০ সংস্করণ থেকে শুরু করে, এই প্যাকেজ থেকে msvcp140_1.dll ফাইলটি প্রয়োজন (যা পুরোনো রিডিস্ট্রিবিউটেবল প্যাকেজগুলোতে নাও থাকতে পারে)। রিডিস্ট্রিবিউটেবলটি ভিজ্যুয়াল স্টুডিও ২০১৯-এর সাথেই আসে, তবে এটি আলাদাভাবেও ইনস্টল করা যায়।
- মাইক্রোসফট ভিজ্যুয়াল সি++ ডাউনলোড- এ যান।
- পৃষ্ঠাটি নিচে স্ক্রল করে ভিজ্যুয়াল স্টুডিও ২০১৫, ২০১৭ এবং ২০১৯ সেকশনটিতে যান।
- আপনার প্ল্যাটফর্মের জন্য মাইক্রোসফ্ট ভিজ্যুয়াল সি++ রিডিস্ট্রিবিউটেবল ফর ভিজ্যুয়াল স্টুডিও ২০১৫, ২০১৭ এবং ২০১৯ ডাউনলোড ও ইনস্টল করুন।
উইন্ডোজে লং পাথ চালু আছে কিনা তা নিশ্চিত করুন।
৩. মিনিকন্ডা ইনস্টল করুন
জিপিইউ সাপোর্টের সাথে টেনসরফ্লো ইনস্টল করার জন্য মিনিকন্ডা হলো প্রস্তাবিত পদ্ধতি। এটি একটি পৃথক পরিবেশ তৈরি করে, যার ফলে আপনার সিস্টেমে ইনস্টল করা কোনো সফটওয়্যার পরিবর্তন করার প্রয়োজন হয় না। বিশেষ করে জিপিইউ সেটআপের জন্য প্রয়োজনীয় সফটওয়্যার ইনস্টল করার ক্ষেত্রেও এটি সবচেয়ে সহজ উপায়।
মিনিকন্ডা উইন্ডোজ ইনস্টলারটি ডাউনলোড করুন। ডাউনলোড করা ফাইলটিতে ডাবল-ক্লিক করুন এবং স্ক্রিনে দেওয়া নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন।
৪. একটি কন্ডা এনভায়রনমেন্ট তৈরি করুন
নিম্নলিখিত কমান্ড ব্যবহার করে tf নামে একটি নতুন কন্ডা এনভায়রনমেন্ট তৈরি করুন।
conda create --name tf python=3.9
আপনি নিম্নলিখিত কমান্ডগুলির সাহায্যে এটি নিষ্ক্রিয় এবং সক্রিয় করতে পারেন।
conda deactivate
conda activate tf
ইনস্টলেশনের বাকি অংশের জন্য এটি সক্রিয় আছে কিনা তা নিশ্চিত করুন।
৫. জিপিইউ সেটআপ
আপনি যদি শুধুমাত্র সিপিইউ-তে টেনসরফ্লো চালান, তাহলে এই অংশটি বাদ দিতে পারেন।
প্রথমে এনভিডিয়া জিপিইউ ড্রাইভার ইনস্টল করুন, যদি না করে থাকেন।
এরপর conda দিয়ে CUDA ও 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 আপনি সর্বশেষ সংস্করণটি ব্যবহার করছেন তা নিশ্চিত করতে আপনার pip ইনস্টলেশনটি আপগ্রেড করুন।
pip install --upgrade pip
এরপর, pip ব্যবহার করে TensorFlow ইনস্টল করুন।
# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
pip install "tensorflow<2.11"
৭. ইনস্টলেশন যাচাই করুন
সিপিইউ সেটআপ যাচাই করুন:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
যদি একটি টেনসর ফেরত আসে, তার মানে আপনি সফলভাবে টেনসরফ্লো ইনস্টল করেছেন।
জিপিইউ সেটআপ যাচাই করুন:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
যদি GPU ডিভাইসগুলির একটি তালিকা পাওয়া যায়, তাহলে আপনি সফলভাবে TensorFlow ইনস্টল করেছেন।
উইন্ডোজ WSL2
১. সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা
- উইন্ডোজ ১০ ১৯০৪৪ বা উচ্চতর সংস্করণ (৬৪-বিট)। এটি উইন্ডোজ ১০ ভার্সন ২১এইচ২, অর্থাৎ নভেম্বর ২০২১ আপডেটের সমতুল্য।
নিম্নলিখিত নথিগুলি দেখুন:
২. জিপিইউ সেটআপ
আপনি যদি শুধুমাত্র সিপিইউ-তে টেনসরফ্লো চালান, তাহলে এই অংশটি বাদ দিতে পারেন।
আপনার যদি এনভিডিয়া জিপিইউ ড্রাইভার ইনস্টল করা না থাকে, তবে তা করে নিন। এটি ইনস্টল হয়েছে কিনা তা যাচাই করতে আপনি নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করতে পারেন।
nvidia-smi
৩. TensorFlow ইনস্টল করুন
TensorFlow-এর জন্য pip-এর একটি সাম্প্রতিক সংস্করণ প্রয়োজন, তাই আপনি সর্বশেষ সংস্করণটি ব্যবহার করছেন তা নিশ্চিত করতে আপনার pip ইনস্টলেশনটি আপগ্রেড করুন।
pip install --upgrade pip
এরপর, pip ব্যবহার করে TensorFlow ইনস্টল করুন।
# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow
৪. ইনস্টলেশন যাচাই করুন
সিপিইউ সেটআপ যাচাই করুন:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
যদি একটি টেনসর ফেরত আসে, তার মানে আপনি সফলভাবে টেনসরফ্লো ইনস্টল করেছেন।
জিপিইউ সেটআপ যাচাই করুন:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
যদি GPU ডিভাইসগুলির একটি তালিকা পাওয়া যায়, তাহলে আপনি সফলভাবে TensorFlow ইনস্টল করেছেন।
প্যাকেজের অবস্থান
কিছু ইনস্টলেশন পদ্ধতির জন্য TensorFlow পাইথন প্যাকেজের URL প্রয়োজন হয়। আপনি যে মানটি নির্দিষ্ট করবেন তা আপনার পাইথন সংস্করণের উপর নির্ভর করে।