Help protect the Great Barrier Reef with TensorFlow on Kaggle Join Challenge

Установите TensorFlow с помощью pip

Доступны пакеты TensorFlow 2

  • tensorflow -latest стабильный релиз с процессором и поддержкой GPU (Ubuntu и Windows)
  • tf-nightly -Preview сборки (неустойчиво). Ubuntu и Windows , включают в себя поддержку GPU .

Старые версии TensorFlow

Для TensorFlow 1.x пакеты CPU и GPU разделены:

  • tensorflow==1.15 -release для CPU-только
  • tensorflow-gpu==1.15 -release с поддержкой GPU (Ubuntu и Windows)

Системные Требования

  • Python 3.7–3.9
    • Для поддержки Python 3.9 требуется TensorFlow 2.5 или новее.
    • Для поддержки Python 3.8 требуется TensorFlow 2.2 или новее.
  • пип 19,0 или более поздняя версия (требует manylinux2010 поддержки)
  • Ubuntu 16.04 или новее (64-бит)
  • Macos 10.12.6 (Sierra) или более поздняя версия (64-битный) (без поддержки ГПУ)
    • macOS требует pip 20.3 или новее
  • Windows 7 или новее (64-бит)
  • Поддержка GPU требует CUDA® с поддержкой карты (Ubuntu и Windows)

Требования к оборудованию

  • Начиная с TensorFlow 1.6, двоичные файлы используют AVX инструкции , которые не могут работать на старых процессорах.
  • Прочитайте руководство поддержки GPU создать CUDA® с поддержкой GPU карты на Ubuntu или Windows.

1. Установите среду разработки Python в вашу систему.

Убедитесь, что ваша среда Python уже настроена:

python3 --version
pip3 --version

Если эти пакеты уже установлены, переходите к следующему шагу.
В противном случае установите Python , то менеджер пакетов пип и venv :

Ubuntu

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip python3-venv

macOS

Установка с помощью Homebrew менеджер пакетов:

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
export PATH="/usr/local/opt/python/libexec/bin:$PATH"
# if you are on macOS 10.12 (Sierra) use `export PATH="/usr/local/bin:/usr/local/sbin:$PATH"`
brew update
brew install python  # Python 3

Окна

Установите Microsoft Visual C ++ Redistributable для Visual Studio 2015, 2017 и 2019 гг. Начиная с версии 2.1.0 TensorFlow, то msvcp140_1.dll требуется файл из этого пакета (который не может быть предоставлен из старых распространяемых пакетов). Распространяемый поставляется с Visual Studio 2019 , но может быть установлен отдельно:

  1. Перейти к загрузке Microsoft Visual C ++ ,
  2. Прокрутите страницу вниз до студии 2015, 2017 и 2019 раздел Visual Basic .
  3. Загрузите и установите Microsoft Visual C ++ Redistributable для Visual Studio 2015, 2017 и 2019 для вашей платформы.

Убедитесь , что длинные пути включены в Windows.

Установите 64-битный релиз Python 3 для Windows , (выберите pip в качестве дополнительной функции).

Другой

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
python get-pip.py

Виртуальные среды Python используются для изоляции установки пакета от системы.

Ubuntu / macOS

Создать новую виртуальную среду, выбирая интерпретатор Python и сделать ./venv каталог для хранения его:

python3 -m venv --system-site-packages ./venv

Активируйте виртуальную среду с помощью специальной команды оболочки:

source ./venv/bin/activate  # sh, bash, or zsh
. ./venv/bin/activate.fish  # fish
source ./venv/bin/activate.csh  # csh or tcsh

Когда виртуальная среда активна, ваше приглашение оболочки с префиксом (venv) .

Устанавливайте пакеты в виртуальной среде, не влияя на настройку хост-системы. Для начала модернизации pip :

pip install --upgrade pip

pip list  # show packages installed within the virtual environment

И чтобы выйти из виртуальной среды позже:

deactivate  # don't exit until you're done using TensorFlow

Окна

Создать новую виртуальную среду, выбирая интерпретатор Python и сделать .\venv Каталог для хранения его:

python -m venv --system-site-packages .\venv

Активируйте виртуальную среду:

.\venv\Scripts\activate

Устанавливайте пакеты в виртуальной среде, не влияя на настройку хост-системы. Для начала модернизации pip :

pip install --upgrade pip

pip list  # show packages installed within the virtual environment

И чтобы выйти из виртуальной среды позже:

deactivate  # don't exit until you're done using TensorFlow

Конда

Хотя рекомендуется TensorFlow предоставляется пакет пип, сообщество поддерживаемых Anaconda пакет доступен. Для того, чтобы установить, прочитать руководство Anaconda TensorFlow .

3. Установите пакет pip TensorFlow.

Выберите один из следующих пакетов TensorFlow для установки из PyPI :

  • tensorflow -latest релиз стабильной с процессором и поддержкой GPU (Ubuntu и Windows).
  • tf-nightly -Preview сборки (неустойчиво). Ubuntu и Windows , включают в себя поддержку GPU .
  • tensorflow==1.15 -The окончательного варианта TensorFlow 1.х.

Установка виртуальной среды

pip install --upgrade tensorflow

Проверьте установку:

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

Установка системы

pip3 install --user --upgrade tensorflow  # install in $HOME

Проверьте установку:

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

Расположение пакета

Для некоторых механизмов установки требуется URL-адрес пакета TensorFlow Python. Указанное вами значение зависит от вашей версии Python.

Версия URL
Linux
Поддержка графического процессора Python 3.7 https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.7.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.7 только для ЦП https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.7.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
Поддержка графического процессора Python 3.8 https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.7.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.8 только для ЦП https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.7.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
Поддержка графического процессора Python 3.9 https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.7.0-cp39-cp39-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.9 только для ЦП https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.7.0-cp39-cp39-manylinux2010_x86_64.whl
macOS (только для ЦП)
Python 3.7 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.7.0-cp37-cp37m-macosx_10_11_x86_64.whl
Python 3.8 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.7.0-cp38-cp38-macosx_10_11_x86_64.whl
Python 3.9 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.7.0-cp39-cp39-macosx_10_11_x86_64.whl
Окна
Поддержка графического процессора Python 3.7 https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Python 3.7 только для ЦП https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Поддержка графического процессора Python 3.7 https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.7.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Python 3.7 только для ЦП https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.7.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Поддержка графического процессора Python 3.8 https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.7.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
Python 3.8 только для ЦП https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.7.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
Поддержка графического процессора Python 3.9 https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.7.0-cp39-cp39-win_amd64.whl
Python 3.9 только для ЦП https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.7.0-cp39-cp39-win_amd64.whl