تلتزم Google بتعزيز المساواة العرقية للمجتمعات السوداء. أنظر كيف.
ترجمت واجهة Cloud Translation API‏ هذه الصفحة.
Switch to English

قم بتثبيت TensorFlow باستخدام النقطة

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) . يشتمل كل من Ubuntu و Windows على دعم GPU .

إصدارات أقدم من TensorFlow

بالنسبة إلى TensorFlow 1.x ، تكون حزم CPU و GPU منفصلة:

  • tensorflow==1.15 —إصدار وحدة المعالجة المركزية (CPU) فقط
  • tensorflow-gpu==1.15 —إصدار مع دعم GPU (Ubuntu و Windows)

متطلبات النظام

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 ممكّنة لـ CUDA على 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.
خلاف ذلك ، قم بتثبيت Python ، مدير حزمة النقاط ، و venv :

أوبونتو

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

macOS

التثبيت باستخدام مدير حزمة 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 برنامج Microsoft Visual C ++ القابل لإعادة التوزيع لبرنامج Visual Studio 2015 و 2017 و 2019 . بدءًا من إصدار TensorFlow 2.1.0 ، يكون ملف msvcp140_1.dll مطلوبًا من هذه الحزمة (التي قد لا يتم توفيرها من الحزم القديمة msvcp140_1.dll لإعادة التوزيع). تأتي قابلة لإعادة التوزيع مع Visual Studio 2019 ولكن يمكن تثبيتها بشكل منفصل:

  1. انتقل إلى تنزيلات Microsoft Visual C ++ ،
  2. قم بالتمرير لأسفل الصفحة إلى قسم Visual Studio 2015 و 2017 و 2019 .
  3. قم بتنزيل Microsoft Visual C ++ Redistributable وتثبيته لـ Visual Studio 2015 و 2017 و 2019 لنظامك الأساسي.

تأكد من تمكين المسارات الطويلة على Windows.

قم بتثبيت إصدار Python 3 64 بت 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

تستخدم بيئات Python الظاهرية لعزل تثبيت الحزمة من النظام.

Ubuntu / macOS

أنشئ بيئة افتراضية جديدة عن طريق اختيار مترجم Python ./venv دليل ./venv لاستيعابها:

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

قم بتنشيط البيئة الافتراضية باستخدام أمر خاص بشل:

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 ، يكون موجه shell الخاص بك مسبوقًا بـ (venv) .

قم بتثبيت الحزم داخل 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 للاحتفاظ به:

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

تنشيط البيئة الافتراضية:

 .\venv \Scripts\activate

قم بتثبيت الحزم داخل 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 ينصح TensorFlow قدمت حزمة نقطة، والمدعومة من المجتمع حزمة اناكوندا متاح. للتثبيت ، اقرأ دليل Anaconda TensorFlow .

3. قم بتثبيت حزمة أنابيب TensorFlow

اختر إحدى حزم TensorFlow التالية لتثبيتها من PyPI :

  • tensorflow أحدث إصدار ثابت مع دعم وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات (Ubuntu و Windows) .
  • tf-nightly معاينة البناء (غير مستقر) . يشتمل كل من Ubuntu و Windows على دعم GPU .
  • tensorflow==1.15 النهائية 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 بيثون 3.5 GPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp35-cp35m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.5 CPU فقط https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp35-cp35m-manylinux2010_x86_64.whl
دعم بيثون 3.6 GPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.6 CPU فقط https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
دعم بيثون 3.7 GPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.7 CPU فقط https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
دعم Python 3.8 GPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.8 CPU فقط https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
macOS (وحدة المعالجة المركزية فقط)
بايثون 3.5 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.3.0-cp35-cp35m-macosx_10_6_intel.whl
بايثون 3.6 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.3.0-cp36-cp36m-macosx_10_9_x86_64.whl
بايثون 3.7 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.3.0-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.whl
بايثون 3.8 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.3.0-cp38-cp38-macosx_10_14_x86_64.whl
شبابيك
دعم بيثون 3.5 GPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
Python 3.5 CPU فقط https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
دعم بيثون 3.6 GPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Python 3.6 CPU فقط https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
دعم بيثون 3.7 GPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Python 3.7 CPU فقط https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
دعم Python 3.8 GPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
Python 3.8 CPU فقط https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
Raspberry PI (وحدة المعالجة المركزية فقط)
Python 3 أو Pi0 أو Pi1 https://storage.googleapis.com/tensorflow/raspberrypi/tensorflow-2.3.0-cp35-none-linux_armv6l.whl
Python 3 أو Pi2 أو Pi3 https://storage.googleapis.com/tensorflow/raspberrypi/tensorflow-2.3.0-cp35-none-linux_armv7l.whl