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पाइप के साथ TensorFlow स्थापित करें

TensorFlow 2 पैकेज उपलब्ध हैं

  • tensorflow सीपीयू और साथ -Latest स्थिर रिलीज GPU समर्थन (Ubuntu और Windows)
  • tf-nightly -Preview निर्माण (अस्थिर)। Ubuntu और विंडोज शामिल GPU समर्थन

TensorFlow के पुराने संस्करण

TensorFlow 1.x के लिए, CPU और GPU पैकेज अलग हैं:

  • tensorflow==1.15 के लिए सीपीयू केवल -Release
  • tensorflow-gpu==1.15 के साथ -Release GPU समर्थन (Ubuntu और Windows)

सिस्टम आवश्यकताएं

  • पायथन 3.6–3.9
    • Python 3.9 समर्थन के लिए TensorFlow 2.5 या बाद के संस्करण की आवश्यकता होती है।
    • पायथन 3.8 समर्थन के लिए TensorFlow 2.2 या बाद के संस्करण की आवश्यकता है।
  • रंज 19.0 या बाद में (की आवश्यकता है manylinux2010 समर्थन)
  • उबंटू 16.04 या बाद में (64-बिट)
  • MacOS 10.12.6 (सिएरा) या बाद में (64-बिट) (कोई GPU समर्थन)
    • macOS को पाइप 20.3 या बाद के संस्करण की आवश्यकता है
  • विंडोज 7 या बाद में (64-बिट)
  • GPU समर्थन एक CUDA® सक्षम कार्ड की आवश्यकता है (Ubuntu और Windows)

हार्डवेयर आवश्यकताएँ

  • TensorFlow 1.6 के साथ शुरू, बाइनरी का उपयोग AVX निर्देश जो पुराने CPUs पर नहीं चल सकते हैं।
  • पढ़ें GPU समर्थन गाइड Ubuntu या विंडोज पर एक CUDA® सक्षम GPU कार्ड स्थापित करने के लिए।

1. अपने सिस्टम पर पायथन विकास पर्यावरण स्थापित करें

जांचें कि क्या आपका पायथन पर्यावरण पहले से ही कॉन्फ़िगर है:

python3 --version
pip3 --version

यदि ये पैकेज पहले से संस्थापित हैं, तो अगले चरण पर जाएँ।
अन्यथा, स्थापित अजगर , पिप पैकेज प्रबंधक , और venv :

उबंटू

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

मैक ओएस

का उपयोग कर स्थापित करें Homebrew पैकेज प्रबंधक:

/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

खिड़कियाँ

विजुअल स्टूडियो 2015, 2017, और 2019 के लिए माइक्रोसॉफ्ट विज़ुअल सी ++ पुनर्वितरण को स्थापित करें। TensorFlow 2.1.0 संस्करण के साथ शुरू, msvcp140_1.dll फ़ाइल इस पैकेज (जो बड़े पुनर्वितरण संकुल से प्रदान नहीं किया जा सकता है) की आवश्यकता नहीं है। पुनर्वितरण विजुअल स्टूडियो 2019 के साथ आता है, लेकिन अलग से स्थापित किया जा सकता है:

  1. पर जाएं माइक्रोसॉफ्ट विज़ुअल सी ++ डाउनलोड ,
  2. नीचे विजुअल स्टूडियो 2015, 2017 और 2019 अनुभाग के लिए पेज स्क्रॉल करें।
  3. डाउनलोड करें और अपने मंच के लिए दृश्य स्टूडियो 2015, 2017 और 2019 के लिए माइक्रोसॉफ्ट विज़ुअल सी ++ पुनर्वितरण स्थापित करें।

सुनिश्चित करें कि लंबे रास्तों सक्षम हैं, विंडोज पर।

64-बिट स्थापित विंडोज के लिए अजगर 3 रिहाई (चुनिंदा pip एक वैकल्पिक सुविधा के रूप में)।

अन्य

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

पायथन वर्चुअल वातावरण का उपयोग सिस्टम से पैकेज इंस्टॉलेशन को अलग करने के लिए किया जाता है।

उबंटू / मैकओएस

एक अजगर दुभाषिया के चयन और एक बनाने के द्वारा एक नया आभासी माहौल बनाएँ ./venv निर्देशिका इसे पकड़:

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

शेल-विशिष्ट कमांड का उपयोग करके वर्चुअल वातावरण को सक्रिय करें:

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

जब आभासी वातावरण सक्रिय है, अपने सुरक्षा प्रॉम्प्ट के साथ उपसर्ग है (venv)

होस्ट सिस्टम सेटअप को प्रभावित किए बिना वर्चुअल वातावरण में संकुल संस्थापित करें। उन्नयन द्वारा शुरू pip :

pip install --upgrade pip

pip list  # show packages installed within the virtual environment

और बाद में आभासी वातावरण से बाहर निकलने के लिए:

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

खिड़कियाँ

एक अजगर दुभाषिया के चयन और एक बनाने के द्वारा एक नया आभासी माहौल बनाएँ .\venv निर्देशिका इसे पकड़:

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

आभासी वातावरण को सक्रिय करें:

.\venv\Scripts\activate

होस्ट सिस्टम सेटअप को प्रभावित किए बिना वर्चुअल वातावरण में संकुल संस्थापित करें। उन्नयन द्वारा शुरू pip :

pip install --upgrade pip

pip list  # show packages installed within the virtual environment

और बाद में आभासी वातावरण से बाहर निकलने के लिए:

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

कोंडा

TensorFlow प्रदान की पिप पैकेज की सिफारिश की है, वहीं एक समुदाय-समर्थित एनाकोंडा पैकेज उपलब्ध है। स्थापित करने के लिए पढ़ने के एनाकोंडा TensorFlow गाइड

3. TensorFlow पाइप पैकेज स्थापित करें

निम्नलिखित TensorFlow पैकेज इंस्टॉल करने से एक का चयन PyPI से :

  • tensorflow सीपीयू और साथ -Latest स्थिर रिलीज GPU समर्थन (Ubuntu और Windows)।
  • tf-nightly -Preview निर्माण (अस्थिर)। Ubuntu और विंडोज शामिल GPU समर्थन
  • tensorflow==1.15 TensorFlow 1.x. की -इस अंतिम संस्करण

आभासी वातावरण स्थापित

pip install --upgrade tensorflow

इंस्टॉल सत्यापित करें:

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

सिस्टम इंस्टॉल

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

इंस्टॉल सत्यापित करें:

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

पैकेज स्थान

कुछ स्थापना तंत्रों को TensorFlow Python पैकेज के URL की आवश्यकता होती है। आपके द्वारा निर्दिष्ट मान आपके पायथन संस्करण पर निर्भर करता है।

संस्करण यूआरएल
लिनक्स
पायथन 3.6 जीपीयू सपोर्ट https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.6 सीपीयू-केवल https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.7 जीपीयू सपोर्ट https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.7 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.8 जीपीयू सपोर्ट https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.8 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.9 जीपीयू सपोर्ट https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp39-cp39-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.9 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp39-cp39-manylinux2010_x86_64.whl
मैकोज़ (केवल सीपीयू)
पायथन 3.6 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.6.0-cp36-cp36m-macosx_10_11_x86_64.whl
पायथन 3.7 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.6.0-cp37-cp37m-macosx_10_11_x86_64.whl
पायथन 3.8 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.6.0-cp38-cp38-macosx_10_11_x86_64.whl
पायथन 3.9 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.6.0-cp39-cp39-macosx_10_11_x86_64.whl
खिड़कियाँ
पायथन 3.6 जीपीयू सपोर्ट https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
पायथन 3.6 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
पायथन 3.7 जीपीयू सपोर्ट https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
पायथन 3.7 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
पायथन 3.8 जीपीयू सपोर्ट https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
पायथन 3.8 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
पायथन 3.9 जीपीयू सपोर्ट https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl
पायथन 3.9 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl