TensorFlow'u pip ile kurun

Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.

Bu kılavuz, TensorFlow'un en son kararlı sürümü içindir. Önizleme derlemesi için (gecelik) tf-nightly adlı pip paketini kullanın. Daha eski TensorFlow sürüm gereksinimleri için bu tablolara bakın. Yalnızca CPU derlemesi için tensorflow-cpu adlı pip paketini kullanın.

İşte yükleme komutlarının hızlı sürümleri. Adım adım talimatlar için aşağı kaydırın.

Linux

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/
python3 -m pip install tensorflow
# Verify install:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Mac os işletim sistemi

# There is currently no official GPU support for MacOS.
python3 -m pip install tensorflow
# Verify install:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

Windows Yerel

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
python3 -m pip install tensorflow
# Verify install:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Windows WSL2

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/
python3 -m pip install tensorflow
# Verify install:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

İşlemci

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

her gece

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

Donanım Gereksinimleri

Aşağıdaki GPU etkin cihazlar desteklenir:

  • CUDA® mimarilerine sahip NVIDIA® GPU kartı 3.5, 5.0, 6.0, 7.0, 7.5, 8.0 ve üstü. CUDA® etkin GPU kartlarının listesine bakın.
  • Desteklenmeyen CUDA® mimarilerine sahip GPU'lar için veya PTX'ten JIT derlemesinden kaçınmak veya NVIDIA® kitaplıklarının farklı sürümlerini kullanmak için kaynak kılavuzundan Linux derlemesine bakın.
  • Paketler, desteklenen en son CUDA® mimarisi dışında PTX kodu içermez; bu nedenle, CUDA_FORCE_PTX_JIT=1 ayarlandığında TensorFlow eski GPU'lara yüklenemez. (Ayrıntılar için Uygulama Uyumluluğuna bakın.)

Sistem gereksinimleri

  • Ubuntu 16.04 veya üzeri (64-bit)
  • macOS 10.12.6 (Sierra) veya üstü (64 bit) (GPU desteği yok)
  • Windows Yerel - Windows 7 veya üstü (64 bit)
  • Windows WSL2 - Windows 10 19044 veya üzeri (64-bit)

Yazılım gereksinimleri

Aşağıdaki NVIDIA® yazılımı yalnızca GPU desteği için gereklidir.

Adım adım talimatlar

Linux

1. Sistem gereksinimleri

  • Ubuntu 16.04 veya üzeri (64-bit)

TensorFlow yalnızca resmi olarak Ubuntu'yu destekler. Ancak, aşağıdaki talimatlar diğer Linux dağıtımları için de işe yarayabilir.

2. Miniconda'yı yükleyin

Miniconda , TensorFlow'u GPU desteğiyle kurmak için önerilen yaklaşımdır. Sisteminizde kurulu herhangi bir yazılımı değiştirmemek için ayrı bir ortam oluşturur. Bu aynı zamanda özellikle GPU kurulumu için gerekli yazılımı kurmanın en kolay yoludur.

Miniconda'yı kurmak için aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz. Kurulum sırasında enter tuşuna basıp "evet" yazmanız gerekebilir.

curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -o Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

conda komutunu etkinleştirmek için terminalinizi veya source ~/.bashrc yeniden başlatmanız gerekebilir. Başarıyla yüklenip yüklenmediğini test etmek için conda -V kullanın.

3. Bir conda ortamı oluşturun

Aşağıdaki komutla tf adında yeni bir conda ortamı oluşturun.

conda create --name tf python=3.9

Aşağıdaki komutlarla devre dışı bırakabilir ve etkinleştirebilirsiniz.

conda deactivate
conda activate tf

Kurulumun geri kalanı için etkinleştirildiğinden emin olun.

4. GPU kurulumu

CPU'da yalnızca TensorFlow çalıştırıyorsanız bu bölümü atlayabilirsiniz.

Yüklemediyseniz, önce NVIDIA GPU sürücüsünü kurun. Yüklü olduğunu doğrulamak için aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz.

nvidia-smi

Ardından CUDA ve cuDNN'yi conda ile kurun.

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

Sistem yollarını yapılandırın. Conda ortamınızı aktifleştirdikten sonra her yeni terminal başlattığınızda aşağıdaki komut ile yapabilirsiniz.

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/

Size kolaylık sağlamak için aşağıdaki komutlarla otomatikleştirmeniz önerilir. Bu conda ortamını etkinleştirdiğinizde sistem yolları otomatik olarak yapılandırılacaktır.

mkdir -p $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/' > $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh

5. TensorFlow'u yükleyin

TensorFlow, yeni bir pip sürümü gerektirir, bu nedenle en son sürümü çalıştırdığınızdan emin olmak için pip kurulumunuzu yükseltin.

pip install --upgrade pip

Ardından, TensorFlow'u pip ile kurun.

pip install tensorflow

6. Yüklemeyi doğrulayın

CPU kurulumunu doğrulayın:

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

Bir tensör döndürülürse, TensorFlow'u başarıyla yüklediniz.

GPU kurulumunu doğrulayın:

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

GPU cihazlarının bir listesi döndürülürse, TensorFlow'u başarıyla yüklediniz.

Mac os işletim sistemi

1. Sistem gereksinimleri

  • macOS 10.12.6 (Sierra) veya üstü (64 bit)

Şu anda TensorFlow'u MacOS'ta çalıştırmak için resmi bir GPU desteği yoktur. Aşağıdaki talimatlar CPU üzerinde çalıştırmak içindir.

2. Python sürümünü kontrol edin

Python ortamınızın önceden yapılandırılmış olup olmadığını kontrol edin:

python3 --version
python3 -m pip --version

2. Miniconda'yı yükleyin

Miniconda , TensorFlow'u GPU desteğiyle kurmak için önerilen yaklaşımdır. Sisteminizde kurulu herhangi bir yazılımı değiştirmemek için ayrı bir ortam oluşturur. Bu aynı zamanda özellikle GPU kurulumu için gerekli yazılımı kurmanın en kolay yoludur.

curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh -o Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh

conda komutunu etkinleştirmek için terminalinizi veya source ~/.bashrc yeniden başlatmanız gerekebilir. Başarıyla yüklenip yüklenmediğini test etmek için conda -V kullanın.

4. Bir conda ortamı oluşturun

Aşağıdaki komutla tf adında yeni bir conda ortamı oluşturun.

conda create --name tf python=3.9

Aşağıdaki komutlarla devre dışı bırakabilir ve etkinleştirebilirsiniz.

conda deactivate
conda activate tf

Kurulumun geri kalanı için etkinleştirildiğinden emin olun.

5. TensorFlow'u yükleyin

TensorFlow, yeni bir pip sürümü gerektirir, bu nedenle en son sürümü çalıştırdığınızdan emin olmak için pip kurulumunuzu yükseltin.

pip install --upgrade pip

Ardından, TensorFlow'u pip ile kurun.

pip install tensorflow

6. Yüklemeyi doğrulayın

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

Bir tensör döndürülürse, TensorFlow'u başarıyla yüklediniz.

Windows Yerel

1. Sistem gereksinimleri

  • Windows 7 veya üstü (64 bit)

2. Microsoft Visual C++ Yeniden Dağıtılabilir'i yükleyin

Visual Studio 2015, 2017 ve 2019 için Microsoft Visual C++ Yeniden Dağıtılabilir'i yükleyin. TensorFlow 2.1.0 sürümünden başlayarak, bu paketten msvcp140_1.dll dosyası gereklidir (bu, daha eski yeniden dağıtılabilir paketlerden sağlanmayabilir). Yeniden dağıtılabilir, Visual Studio 2019 ile birlikte gelir ancak ayrı olarak kurulabilir:

  1. Microsoft Visual C++ indirmelerine gidin.
  2. Sayfayı aşağı kaydırarak Visual Studio 2015, 2017 ve 2019 bölümüne gidin.
  3. Platformunuz için Visual Studio 2015, 2017 ve 2019 için Microsoft Visual C++ Yeniden Dağıtılabilir'i indirin ve yükleyin.

Windows'ta uzun yolların etkinleştirildiğinden emin olun.

3. Miniconda'yı yükleyin

Miniconda , TensorFlow'u GPU desteğiyle kurmak için önerilen yaklaşımdır. Sisteminizde kurulu herhangi bir yazılımı değiştirmemek için ayrı bir ortam oluşturur. Bu aynı zamanda özellikle GPU kurulumu için gerekli yazılımı kurmanın en kolay yoludur.

Miniconda Windows Installer'ı indirin. İndirilen dosyaya çift tıklayın ve ekrandaki talimatları izleyin.

4. Bir conda ortamı oluşturun

Aşağıdaki komutla tf adında yeni bir conda ortamı oluşturun.

conda create --name tf python=3.9

Aşağıdaki komutlarla devre dışı bırakabilir ve etkinleştirebilirsiniz.

conda deactivate
conda activate tf

Kurulumun geri kalanı için etkinleştirildiğinden emin olun.

5. GPU kurulumu

TensorFlow'u yalnızca CPU üzerinde çalıştırıyorsanız bu bölümü atlayabilirsiniz.

Yüklemediyseniz önce NVIDIA GPU sürücüsünü kurun.

Ardından CUDA'yı, cuDNN'yi conda ile kurun.

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

6. TensorFlow'u kurun

TensorFlow, yeni bir pip sürümü gerektirir, bu nedenle en son sürümü çalıştırdığınızdan emin olmak için pip kurulumunuzu yükseltin.

pip install --upgrade pip

Ardından, TensorFlow'u pip ile kurun.

pip install tensorflow

7. Yüklemeyi doğrulayın

CPU kurulumunu doğrulayın:

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

Bir tensör döndürülürse, TensorFlow'u başarıyla yüklediniz.

GPU kurulumunu doğrulayın:

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

GPU cihazlarının bir listesi döndürülürse, TensorFlow'u başarıyla yüklediniz.

Windows WSL2

1. Sistem gereksinimleri

  • Windows 10 19044 veya üzeri (64-bit). Bu, Kasım 2021 güncellemesi olan Windows 10 sürüm 21H2'ye karşılık gelir.

Aşağıdaki belgelere bakın:

2. Miniconda'yı yükleyin

Miniconda , TensorFlow'u GPU desteğiyle kurmak için önerilen yaklaşımdır. Sisteminizde kurulu herhangi bir yazılımı değiştirmemek için ayrı bir ortam oluşturur. Bu aynı zamanda özellikle GPU kurulumu için gerekli yazılımı kurmanın en kolay yoludur.

Miniconda'yı kurmak için aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz. Kurulum sırasında enter tuşuna basıp "evet" yazmanız gerekebilir.

curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -o Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

conda komutunu etkinleştirmek için terminalinizi veya source ~/.bashrc yeniden başlatmanız gerekebilir. Başarıyla yüklenip yüklenmediğini test etmek için conda -V kullanın.

3. Bir conda ortamı oluşturun

Aşağıdaki komutla tf adında yeni bir conda ortamı oluşturun.

conda create --name tf python=3.9

Aşağıdaki komutlarla devre dışı bırakabilir ve etkinleştirebilirsiniz.

conda deactivate
conda activate tf

Kurulumun geri kalanı için etkinleştirildiğinden emin olun.

4. GPU kurulumu

CPU'da yalnızca TensorFlow çalıştırıyorsanız bu bölümü atlayabilirsiniz.

Yüklemediyseniz, önce NVIDIA GPU sürücüsünü kurun. Yüklü olduğunu doğrulamak için aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz.

nvidia-smi

Ardından CUDA ve cuDNN'yi conda ile kurun.

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

Sistem yollarını yapılandırın. Conda ortamınızı aktifleştirdikten sonra her yeni terminal başlattığınızda aşağıdaki komut ile yapabilirsiniz.

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/

Size kolaylık sağlamak için aşağıdaki komutlarla otomatikleştirmeniz önerilir. Bu conda ortamını etkinleştirdiğinizde sistem yolları otomatik olarak yapılandırılacaktır.

mkdir -p $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/' > $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh

5. TensorFlow'u yükleyin

TensorFlow, yeni bir pip sürümü gerektirir, bu nedenle en son sürümü çalıştırdığınızdan emin olmak için pip kurulumunuzu yükseltin.

pip install --upgrade pip

Ardından, TensorFlow'u pip ile kurun.

pip install tensorflow

6. Yüklemeyi doğrulayın

CPU kurulumunu doğrulayın:

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

Bir tensör döndürülürse, TensorFlow'u başarıyla yüklediniz.

GPU kurulumunu doğrulayın:

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

GPU cihazlarının bir listesi döndürülürse, TensorFlow'u başarıyla yüklediniz.

Paket konumu

Birkaç kurulum mekanizması, TensorFlow Python paketinin URL'sini gerektirir. Belirttiğiniz değer Python sürümünüze bağlıdır.

Sürüm URL
Linux
Python 3.7 GPU desteği https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.10.0-cp37-cp37m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Python 3.7 yalnızca CPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.10.0-cp37-cp37m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Python 3.8 GPU desteği https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.10.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Python 3.8 yalnızca CPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.10.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Python 3.9 GPU desteği https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.10.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Python 3.9 yalnızca CPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.10.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Python 3.10 GPU desteği https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.10.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Yalnızca Python 3.10 CPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.10.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
macOS (yalnızca CPU)
Python 3.7 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.10.0-cp37-cp37m-macosx_10_14_x86_64.whl
Python 3.8 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.10.0-cp38-cp38-macosx_10_14_x86_64.whl
Python 3.9 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.10.0-cp39-cp39-macosx_10_14_x86_64.whl
Python 3.10 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.10.0-cp310-cp310-macosx_10_14_x86_64.whl
pencereler
Python 3.7 GPU desteği https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.10.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Python 3.7 yalnızca CPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.10.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Python 3.8 GPU desteği https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.10.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
Python 3.8 yalnızca CPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.10.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
Python 3.9 GPU desteği https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.10.0-cp39-cp39-win_amd64.whl
Python 3.9 yalnızca CPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.10.0-cp39-cp39-win_amd64.whl
Python 3.10 GPU desteği https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.10.0-cp310-cp310-win_amd64.whl
Yalnızca Python 3.10 CPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.10.0-cp310-cp310-win_amd64.whl