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पाइप के साथ TensorFlow स्थापित करें

TensorFlow 2 पैकेज उपलब्ध हैं

TensorFlow के पुराने संस्करण

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

  • tensorflow==1.15 —केवल CPU के लिए रिलीज़
  • tensorflow-gpu==1.15GPU समर्थन के साथ रिलीज़ (उबंटू और विंडोज़)

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।
  • पिप 19.0 या बाद के संस्करण ( manylinux2010 समर्थन की आवश्यकता है)
  • उबंटू 16.04 या बाद में (64-बिट)
  • macOS 10.12.6 (सिएरा) या बाद का (64-बिट) (कोई GPU समर्थन नहीं)
    • macOS को पाइप 20.3 या बाद के संस्करण की आवश्यकता है
  • विंडोज 7 या बाद में (64-बिट)
  • GPU समर्थन के लिए CUDA®-सक्षम कार्ड (Ubuntu और Windows) की आवश्यकता होती है

हार्डवेयर आवश्यकताएँ

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, Python , pip package manager , और venv इंस्टॉल 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

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

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

सुनिश्चित करें कि विंडोज़ पर लंबे पथ सक्षम हैं

विंडोज़ के लिए 64-बिट पायथन 3 रिलीज़ स्थापित करें (वैकल्पिक सुविधा के रूप में pip चयन करें)।

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 पायथन दुभाषिया चुनकर और इसे रखने के लिए ./venv निर्देशिका बनाकर एक नया आभासी वातावरण बनाएं:

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 वर्चुअल वातावरण सक्रिय होता है, तो आपका शेल प्रॉम्प्ट (venv) साथ उपसर्ग होता है।

होस्ट सिस्टम सेटअप को प्रभावित किए बिना वर्चुअल वातावरण में संकुल संस्थापित करें। pip को 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

एक पायथन दुभाषिया चुनकर और इसे होल्ड करने के लिए एक .\venv निर्देशिका बनाकर एक नया आभासी वातावरण बनाएं:

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। pip को 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

कोंडा

जबकि TensorFlow द्वारा प्रदान किया गया pip पैकेज अनुशंसित है, एक समुदाय समर्थित एनाकोंडा पैकेज उपलब्ध है। इंस्टॉल करने के लिए, एनाकोंडा टेंसरफ्लो गाइड पढ़ें।

3. TensorFlow पाइप पैकेज स्थापित करें

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

  • tensorflow सीपीयू और जीपीयू समर्थन (उबंटू और विंडोज) के साथ नवीनतम स्थिर रिलीज।
  • tf-nightly —पूर्वावलोकन बिल्ड (अस्थिर) । उबंटू और विंडोज में जीपीयू सपोर्ट शामिल है
  • tensorflow==1.15 — TensorFlow 1.x का 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-2.5.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.6 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.5.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.7 जीपीयू सपोर्ट https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.5.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.7 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.5.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.8 जीपीयू सपोर्ट https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.5.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.8 सीपीयू-केवल https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.5.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.9 जीपीयू सपोर्ट https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.5.0-cp39-cp39-manylinux2010_x86_64.whl
पायथन 3.9 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.5.0-cp39-cp39-manylinux2010_x86_64.whl
मैकोज़ (केवल सीपीयू)
पायथन 3.6 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.5.0-cp36-cp36m-macosx_10_11_x86_64.whl
पायथन 3.7 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.5.0-cp37-cp37m-macosx_10_11_x86_64.whl
पायथन 3.8 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.5.0-cp38-cp38-macosx_10_11_x86_64.whl
पायथन 3.8 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.5.0-cp39-cp39-macosx_10_11_x86_64.whl
खिड़कियाँ
पायथन 3.6 जीपीयू सपोर्ट https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.5.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
पायथन 3.6 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.5.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
पायथन 3.7 जीपीयू सपोर्ट https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.5.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
पायथन 3.7 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.5.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
पायथन 3.8 जीपीयू सपोर्ट https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.5.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
पायथन 3.8 सीपीयू-केवल https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.5.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
पायथन 3.9 जीपीयू सपोर्ट https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.5.0-cp39-cp39-win_amd64.whl
पायथन 3.9 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.5.0-cp39-cp39-win_amd64.whl