تتوفر حزم TensorFlow 2
-
tensorflow
أحدث إصدار ثابت مع دعم وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات (Ubuntu و Windows) -
tf-nightly
—معاينة البناء (غير مستقر) . يتضمن Ubuntu و Windows دعم GPU .
إصدارات أقدم من TensorFlow
بالنسبة إلى TensorFlow 1.x ، تكون حزم CPU و GPU منفصلة:
-
tensorflow==1.15
الإصدار لوحدة المعالجة المركزية فقط -
tensorflow-gpu==1.15
الإصدار مع دعم GPU (Ubuntu و Windows)
متطلبات النظام
- بايثون 3.5-3.8
- يتطلب دعم Python 3.8 TensorFlow 2.2 أو إصدار أحدث.
- نقطة 19.0 أو أحدث (تتطلب دعم
manylinux2010
) - Ubuntu 16.04 أو أحدث (64 بت)
- macOS 10.12.6 (Sierra) أو أحدث (64 بت) (لا يدعم GPU)
- Windows 7 أو أحدث (64 بت)
- Raspbian 9.0 أو أحدث
- يتطلب دعم GPU بطاقة تدعم CUDA® (Ubuntu و Windows)
متطلبات الأجهزة
- بدءًا من TensorFlow 1.6 ، تستخدم الثنائيات تعليمات AVX التي قد لا تعمل على وحدات المعالجة المركزية القديمة.
- اقرأ دليل دعم GPU لإعداد بطاقة GPU التي تدعم CUDA® على نظام التشغيل Ubuntu أو Windows.
1. قم بتثبيت بيئة تطوير Python على نظامك
تحقق مما إذا كانت بيئة Python قد تم تكوينها بالفعل:
python3 --version
pip3 --version
إذا كانت هذه الحزم مثبتة بالفعل ، فانتقل إلى الخطوة التالية.
بخلاف ذلك ، قم بتثبيت Python ، ومدير حزمة النقطة ، و venv :
أوبونتو
sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip python3-venv
macOS
التثبيت باستخدام مدير الحزمة Homebrew :
/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
شبابيك
قم بتثبيت Microsoft Visual C ++ Redistributable لـ Visual Studio 2015 و 2017 و 2019 . بدءًا من إصدار TensorFlow 2.1.0 ، يكون ملف msvcp140_1.dll
مطلوبًا من هذه الحزمة (والذي قد لا msvcp140_1.dll
من msvcp140_1.dll
لإعادة التوزيع). تأتي القابلة لإعادة التوزيع مع Visual Studio 2019 ولكن يمكن تثبيتها بشكل منفصل:
- انتقل إلى تنزيلات Microsoft Visual C ++ ،
- قم بالتمرير لأسفل الصفحة إلى قسم Visual Studio 2015 و 2017 و 2019 .
- قم بتنزيل وتثبيت Microsoft Visual C ++ Redistributable لـ Visual Studio 2015 و 2017 و 2019 للنظام الأساسي الخاص بك.
تأكد من تمكين المسارات الطويلة على Windows.
قم بتثبيت إصدار 64 بت من Python 3 لنظام التشغيل Windows (حدد pip
كميزة اختيارية).
فطيرة التوت
متطلبات نظام التشغيل Raspbian :
sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip python3-venv
sudo apt install libatlas-base-dev # required for numpy
آخر
curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
python get-pip.py
2. إنشاء بيئة افتراضية (موصى به)
تُستخدم بيئات Python الافتراضية لعزل تثبيت الحزمة عن النظام.
نظام التشغيل Ubuntu / macOS
أنشئ بيئة افتراضية جديدة عن طريق اختيار مترجم Python ./venv
دليل ./venv
:
python3 -m venv --system-site-packages ./venv
قم بتنشيط البيئة الافتراضية باستخدام أمر خاص بالقشرة:
source ./venv/bin/activate # sh, bash, or zsh
. ./venv/bin/activate.fish # fish
source ./venv/bin/activate.csh # csh or tcsh
عندما تكون البيئة الافتراضية نشطة ، فإن موجه shell الخاص بك يكون مسبوقًا بـ (venv)
.
تثبيت الحزم في بيئة افتراضية دون التأثير على إعداد النظام المضيف. ابدأ بترقية pip
:
pip install --upgrade pip
pip list # show packages installed within the virtual environment
وللخروج من البيئة الافتراضية لاحقًا:
deactivate # don't exit until you're done using TensorFlow
شبابيك
أنشئ بيئة افتراضية جديدة عن طريق اختيار مترجم Python .\venv
دليل .\venv
python -m venv --system-site-packages .\venv
تفعيل البيئة الافتراضية:
.\venv\Scripts\activate
تثبيت الحزم في بيئة افتراضية دون التأثير على إعداد النظام المضيف. ابدأ بترقية pip
:
pip install --upgrade pip
pip list # show packages installed within the virtual environment
وللخروج من البيئة الافتراضية لاحقًا:
deactivate # don't exit until you're done using TensorFlow
كوندا
بينما يوصى باستخدام حزمة Pip المقدمة من TensorFlow ، تتوفر حزمة Anaconda المدعومة من المجتمع . للتثبيت ، اقرأ دليل Anaconda TensorFlow .
3. قم بتثبيت حزمة أنابيب TensorFlow
اختر إحدى حزم TensorFlow التالية للتثبيت من PyPI :
-
tensorflow
أحدث إصدار مستقر مع دعم وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات (Ubuntu و Windows) . -
tf-nightly
—معاينة البناء (غير مستقر) . يتضمن Ubuntu و Windows دعم GPU . -
tensorflow==1.15
- الإصدار النهائي من TensorFlow 1.x.
تثبيت البيئة الافتراضية
pip install --upgrade tensorflow
تحقق من التثبيت:
python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
تثبيت النظام
pip3 install --user --upgrade tensorflow # install in $HOME
تحقق من التثبيت:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
موقع العبوة
تتطلب بعض آليات التثبيت عنوان URL الخاص بحزمة TensorFlow Python. تعتمد القيمة التي تحددها على إصدار Python الخاص بك.
الإصدار | URL |
---|---|
لينكس | |
دعم Python 3.6 GPU | https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.4.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl |
وحدة المعالجة المركزية Python 3.6 فقط | https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.4.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl |
دعم Python 3.7 GPU | https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.4.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl |
وحدة المعالجة المركزية Python 3.7 فقط | https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.4.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl |
دعم Python 3.8 GPU | https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.4.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl |
وحدة المعالجة المركزية Python 3.8 فقط | https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.4.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl |
macOS (وحدة المعالجة المركزية فقط) | |
Python 3.6.0 تحديث | https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.4.0-cp36-cp36m-macosx_10_9_x86_64.whl |
بايثون 3.7 | https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.4.0-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.whl |
Python 3.8.1 | https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.4.0-cp38-cp38-macosx_10_14_x86_64.whl |
شبابيك | |
دعم Python 3.6 GPU | https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl |
وحدة المعالجة المركزية Python 3.6 فقط | https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl |
دعم Python 3.7 GPU | https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl |
وحدة المعالجة المركزية Python 3.7 فقط | https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl |
دعم Python 3.8 GPU | https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.4.0-cp38-cp38-win_amd64.whl |
وحدة المعالجة المركزية Python 3.8 فقط | https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.4.0-cp38-cp38-win_amd64.whl |
Raspberry PI (وحدة المعالجة المركزية فقط) | |
Python 3 أو Pi0 أو Pi1 | https://storage.googleapis.com/tensorflow/raspberrypi/tensorflow-2.3.0rc2-cp35-none-linux_armv6l.whl |
Python 3 أو Pi2 أو Pi3 | https://storage.googleapis.com/tensorflow/raspberrypi/tensorflow-2.3.0rc2-cp35-none-linux_armv6l.whl |