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पाइप के साथ TensorFlow स्थापित करें

TensorFlow 2 पैकेज उपलब्ध हैं

  • CPU और GPU समर्थन (Ubuntu और Windows) के साथ tensorflow बेहतर स्थिर रिलीज
  • tf-nightly -Preview build (अस्थिर) । Ubuntu और Windows में GPU समर्थन शामिल है

TensorFlow के पुराने संस्करण

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

  • tensorflow==1.15 -केवल सीपीयू के लिए कृपया
  • tensorflow-gpu==1.15 GPU सहायता (उबंटू और विंडोज) के साथ संपर्क करें

सिस्टम आवश्यकताएं

  • पायथन 3.5–3.8
    • पायथन 3.8 समर्थन को TensorFlow 2.2 या बाद के संस्करण की आवश्यकता है।
  • पाइप 19.0 या बाद में (कई manylinux2010 समर्थन की आवश्यकता है)
  • Ubuntu 16.04 या बाद में (64-बिट)
  • macOS 10.12.6 (सिएरा) या बाद में (64-बिट) (कोई GPU समर्थन नहीं)
  • विंडोज 7 या बाद में (64-बिट)
  • रास्पियन 9.0 या बाद का
  • GPU समर्थन को CUDA®- सक्षम कार्ड (उबंटू और विंडोज) की आवश्यकता होती है

हार्डवेयर आवश्यकताएँ

  • TensorFlow 1.6 के साथ शुरू, बायनेरिज़ AVX निर्देशों का उपयोग करते हैं जो पुराने सीपीयू पर नहीं चल सकते हैं।
  • Ubuntu या विंडोज पर CUDA®- सक्षम GPU कार्ड स्थापित करने के लिए GPU सपोर्ट गाइड पढ़ें।

1. अपने सिस्टम पर पायथन विकास पर्यावरण स्थापित करें

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

python3 --version
pip3 --version

यदि ये पैकेज पहले से इंस्टॉल हैं, तो अगले चरण पर जाएं।
अन्यथा, पाइथन , पिप पैकेज मैनेजर , और वेनव स्थापित करें :

उबंटू

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

मैक ओ एस

Homebrew पैकेज मैनेजर का उपयोग करके इंस्टॉल करें:

/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

Microsoft Visual C ++ Redistributable को Visual Studio 2015, 2017 और 2019 के लिए इंस्टॉल करें। TensorFlow 2.1.0 संस्करण के साथ शुरू, msvcp140_1.dll फ़ाइल को इस पैकेज से आवश्यक है (जो पुराने पुनर्वितरण पैकेज से प्रदान नहीं किया जा सकता है)। पुनर्वितरण दृश्य स्टूडियो 2019 के साथ आता है, लेकिन अलग से स्थापित किया जा सकता है:

  1. Microsoft Visual C ++ डाउनलोड पर जाएं ,
  2. पृष्ठ को Visual Studio 2015, 2017 और 2019 अनुभाग तक नीचे स्क्रॉल करें।
  3. Microsoft Visual C ++ Redistributable को Visual Studio 2015, 2017 और 2019 के लिए अपने प्लेटफॉर्म के लिए डाउनलोड और इंस्टॉल करें।

सुनिश्चित करें कि विंडोज पर लंबे रास्ते सक्षम हैं

विंडोज के लिए 64-बिट पायथन 3 रिलीज स्थापित करें (एक वैकल्पिक सुविधा के रूप में pip चयन करें)।

रास्पबेरी पाई

रास्पियन ऑपरेटिंग सिस्टम के लिए आवश्यकताएँ:

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip python3-venv
sudo apt install libatlas-base-dev        # required for numpy

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 की स्थापना को अलग करने के लिए किया जाता है।

उबंटू / macOS

पायथन दुभाषिया को चुनकर और उसे रखने के लिए एक ./venv निर्देशिका बनाकर एक नया आभासी वातावरण बनाएँ:

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

शेल-विशिष्ट कमांड का उपयोग करके आभासी 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 वर्चुअल वातावरण सक्रिय होता है, तो आपका शेल प्रॉम्प्ट (venv) साथ उपसर्ग किया जाता है।

होस्ट सिस्टम सेटअप को प्रभावित किए बिना एक आभासी वातावरण के भीतर पैकेज स्थापित करें। pip अपग्रेड करके शुरू करें:

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

पायथन दुभाषिया को चुनकर और उसे धारण करने के लिए .\venv निर्देशिका बनाकर एक नया आभासी वातावरण बनाएँ:

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

आभासी वातावरण सक्रिय करें:

 .\venv \Scripts\activate

होस्ट सिस्टम सेटअप को प्रभावित किए बिना एक आभासी वातावरण के भीतर पैकेज स्थापित करें। pip अपग्रेड करके शुरू करें:

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

Conda

जबकि TensorFlow प्रदान पाइप पैकेज की सिफारिश की है, एक समुदाय समर्थित एनाकोंडा पैकेज उपलब्ध है। स्थापित करने के लिए, एनाकोंडा टेन्सरफ्लो गाइड पढ़ें।

3. TensorFlow पाइप पैकेज स्थापित करें

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

  • CPU और GPU समर्थन (उबंटू और विंडोज) के साथ tensorflow बेहतर स्थिर रिलीज।
  • tf-nightly -Preview build (अस्थिर) । Ubuntu और Windows में GPU समर्थन शामिल है
  • tensorflow==1.15 -टेन्सरफ्लो का अंतिम संस्करण 1.x।

आभासी वातावरण स्थापित करें

pip install --upgrade tensorflow

इंस्टॉल सत्यापित करें:

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

सिस्टम स्थापित

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 का स्थान

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

संस्करण यूआरएल
लिनक्स
पायथन 3.5 जीपीयू सपोर्ट करता है https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp35-cp35m-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.5 सीपीयू-केवल https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp35-cp35m-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.6 जीपीयू सपोर्ट करता है https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.6 सीपीयू-केवल https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.7 जीपीयू सपोर्ट करता है https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.7 सीपीयू-केवल https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.8 जीपीयू सपोर्ट करता है https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
अजगर 3.8 सीपीयू-केवल https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
macOS (केवल CPU)
पायथन 3.5 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.3.0-cp35-cp35m-macosx_10_6_intel.whl
अजगर 3.6 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.3.0-cp36-cp36m-macosx_10_9_x86_64.whl
पायथन 3.7 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.3.0-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.whl
अजगर 3.8 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.3.0-cp38-cp38-macosx_10_14_x86_64.whl
खिड़कियाँ
पायथन 3.5 जीपीयू सपोर्ट करता है https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
पायथन 3.5 सीपीयू-केवल https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
पायथन 3.6 जीपीयू सपोर्ट करता है https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
पायथन 3.6 सीपीयू-केवल https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
पायथन 3.7 जीपीयू सपोर्ट करता है https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
पायथन 3.7 सीपीयू-केवल https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
पायथन 3.8 जीपीयू सपोर्ट करता है https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
अजगर 3.8 सीपीयू-केवल https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
रास्पबेरी पीआई (केवल सीपीयू)
अजगर 3, Pi0 या Pi1 https://storage.googleapis.com/tensorflow/raspberrypi/tensorflow-2.3.0-cp35-none-linux_armv6l.whl
अजगर 3, Pi2 या Pi3 https://storage.googleapis.com/tensorflow/raspberrypi/tensorflow-2.3.0-cp35-none-linux_armv7l.whl