पाइप के साथ TensorFlow स्थापित करें

संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.

यह मार्गदर्शिका TensorFlow के नवीनतम स्थिर संस्करण के लिए है। प्रीव्यू बिल्ड (नाइटली) के लिए, tf-nightly नामक पाइप पैकेज का उपयोग करें। पुराने TensorFlow संस्करण आवश्यकताओं के लिए इन तालिकाओं का संदर्भ लें। सीपीयू-ओनली बिल्ड के लिए tensorflow-cpu नाम के पाइप पैकेज का उपयोग करें।

यहां इंस्टाल कमांड के त्वरित संस्करण हैं। चरण-दर-चरण निर्देशों के लिए नीचे स्क्रॉल करें।

लिनक्स

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/
python3 -m pip install tensorflow
# Verify install:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

मैक ओएस

# There is currently no official GPU support for MacOS.
python3 -m pip install tensorflow
# Verify install:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

विंडोज नेटिव

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
python3 -m pip install "tensorflow<2.11"
# Verify install:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

विंडोज WSL2

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/
python3 -m pip install tensorflow
# Verify install:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

सी पी यू

python3 -m pip install tensorflow
# Verify install:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

हर रात को

python3 -m pip install tf-nightly
# Verify install:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

हार्डवेयर आवश्यकताएँ

निम्नलिखित GPU-सक्षम डिवाइस समर्थित हैं:

  • CUDA® आर्किटेक्चर 3.5, 5.0, 6.0, 7.0, 7.5, 8.0 और उच्चतर के साथ NVIDIA® GPU कार्ड। CUDA®-सक्षम GPU कार्ड की सूची देखें।
  • असमर्थित CUDA® आर्किटेक्चर वाले GPU के लिए, या PTX से JIT संकलन से बचने के लिए, या NVIDIA® लाइब्रेरी के विभिन्न संस्करणों का उपयोग करने के लिए, Linux बिल्ड फ्रॉम सोर्स गाइड देखें।
  • नवीनतम समर्थित CUDA® आर्किटेक्चर को छोड़कर पैकेज में PTX कोड नहीं होता है; इसलिए, CUDA_FORCE_PTX_JIT CUDA_FORCE_PTX_JIT=1 सेट होने पर TensorFlow पुराने GPU पर लोड होने में विफल रहता है। (विवरण के लिए एप्लिकेशन संगतता देखें।)

सिस्टम आवश्यकताएं

  • उबंटू 16.04 या उच्चतर (64-बिट)
  • macOS 10.12.6 (सिएरा) या उच्चतर (64-बिट) (कोई GPU समर्थन नहीं)
  • विंडोज नेटिव - विंडोज 7 या उच्चतर (64-बिट)
  • Windows WSL2 - Windows 10 19044 या उच्चतर (64-बिट)

सॉफ़्टवेयर आवश्यकताएं

निम्नलिखित NVIDIA® सॉफ़्टवेयर केवल GPU समर्थन के लिए आवश्यक हैं।

चरण-दर-चरण निर्देश

लिनक्स

1. सिस्टम आवश्यकताएँ

  • उबंटू 16.04 या उच्चतर (64-बिट)

TensorFlow केवल आधिकारिक तौर पर Ubuntu का समर्थन करता है। हालाँकि, निम्नलिखित निर्देश अन्य लिनक्स डिस्ट्रोस के लिए भी काम कर सकते हैं।

2. मिनिकोंडा स्थापित करें

GPU समर्थन के साथ TensorFlow को स्थापित करने के लिए मिनिकोंडा अनुशंसित दृष्टिकोण है। यह आपके सिस्टम में स्थापित किसी भी सॉफ़्टवेयर को बदलने से बचने के लिए एक अलग वातावरण बनाता है। विशेष रूप से जीपीयू सेटअप के लिए आवश्यक सॉफ़्टवेयर स्थापित करने का यह सबसे आसान तरीका भी है।

मिनिकोंडा को स्थापित करने के लिए आप निम्न कमांड का उपयोग कर सकते हैं। स्थापना के दौरान, आपको एंटर दबाने और "हां" टाइप करने की आवश्यकता हो सकती है।

curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -o Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

conda कमांड को सक्षम करने के लिए आपको अपने टर्मिनल या source ~/.bashrc को पुनरारंभ करने की आवश्यकता हो सकती है। यह सफलतापूर्वक स्थापित होने पर परीक्षण करने के लिए conda -V का उपयोग करें।

3. एक कोंडा वातावरण बनाएँ

निम्नलिखित कमांड के साथ tf नाम का एक नया कोंडा वातावरण बनाएँ।

conda create --name tf python=3.9

आप इसे निम्न आदेशों से निष्क्रिय और सक्रिय कर सकते हैं।

conda deactivate
conda activate tf

सुनिश्चित करें कि यह शेष स्थापना के लिए सक्रिय है।

4. जीपीयू सेटअप

यदि आप केवल CPU पर TensorFlow चलाते हैं तो आप इस अनुभाग को छोड़ सकते हैं।

यदि आपने नहीं किया है तो पहले NVIDIA GPU ड्राइवर स्थापित करें। इसे स्थापित करने के लिए आप निम्न कमांड का उपयोग कर सकते हैं।

nvidia-smi

फिर कोंडा के साथ CUDA और cuDNN इंस्टॉल करें।

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0

सिस्टम पथ कॉन्फ़िगर करें। आप अपने कोंडा पर्यावरण को सक्रिय करने के बाद हर बार एक नया टर्मिनल शुरू करने के बाद निम्न आदेश के साथ कर सकते हैं।

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/

आपकी सुविधा के लिए यह अनुशंसा की जाती है कि आप इसे निम्न आदेशों से स्वचालित करें। जब आप इस कोंडा वातावरण को सक्रिय करते हैं तो सिस्टम पथ स्वचालित रूप से कॉन्फ़िगर हो जाएगा।

mkdir -p $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/' > $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh

5. टेंसरफ्लो स्थापित करें

TensorFlow को पाइप के हाल के संस्करण की आवश्यकता है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपनी पाइप स्थापना को अपग्रेड करें।

pip install --upgrade pip

फिर, पाइप के साथ TensorFlow इंस्टॉल करें।

pip install tensorflow

6. इंस्टॉल सत्यापित करें

सीपीयू सेटअप सत्यापित करें:

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

यदि एक टेंसर वापस आ जाता है, तो आपने TensorFlow को सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

GPU सेटअप सत्यापित करें:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

यदि GPU उपकरणों की सूची वापस आ जाती है, तो आपने TensorFlow को सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

मैक ओएस

1. सिस्टम आवश्यकताएँ

  • macOS 10.12.6 (सिएरा) या उच्चतर (64-बिट)

वर्तमान में MacOS पर TensorFlow चलाने के लिए कोई आधिकारिक GPU समर्थन नहीं है। निम्नलिखित निर्देश सीपीयू पर चलने के लिए हैं।

2. पायथन संस्करण की जाँच करें

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

python3 --version
python3 -m pip --version

2. मिनिकोंडा स्थापित करें

GPU समर्थन के साथ TensorFlow को स्थापित करने के लिए मिनिकोंडा अनुशंसित दृष्टिकोण है। यह आपके सिस्टम में स्थापित किसी भी सॉफ़्टवेयर को बदलने से बचने के लिए एक अलग वातावरण बनाता है। विशेष रूप से जीपीयू सेटअप के लिए आवश्यक सॉफ़्टवेयर स्थापित करने का यह सबसे आसान तरीका भी है।

curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh -o Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh

conda कमांड को सक्षम करने के लिए आपको अपने टर्मिनल या source ~/.bashrc को पुनरारंभ करने की आवश्यकता हो सकती है। यह सफलतापूर्वक स्थापित होने पर परीक्षण करने के लिए conda -V का उपयोग करें।

4. एक कोंडा वातावरण बनाएँ

निम्नलिखित कमांड के साथ tf नाम का एक नया कोंडा वातावरण बनाएँ।

conda create --name tf python=3.9

आप इसे निम्न आदेशों से निष्क्रिय और सक्रिय कर सकते हैं।

conda deactivate
conda activate tf

सुनिश्चित करें कि यह शेष स्थापना के लिए सक्रिय है।

5. टेंसरफ्लो स्थापित करें

TensorFlow को पाइप के हाल के संस्करण की आवश्यकता है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपनी पाइप स्थापना को अपग्रेड करें।

pip install --upgrade pip

फिर, पाइप के साथ TensorFlow इंस्टॉल करें।

pip install tensorflow

6. इंस्टॉल सत्यापित करें

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

यदि एक टेंसर वापस आ जाता है, तो आपने TensorFlow को सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

विंडोज नेटिव

1. सिस्टम आवश्यकताएँ

  • विंडोज 7 या उच्चतर (64-बिट)

2. माइक्रोसॉफ्ट विज़ुअल सी ++ पुनर्वितरण योग्य स्थापित करें

Visual Studio 2015, 2017 और 2019 के लिए Microsoft Visual C++ पुनर्वितरण योग्य स्थापित करें। TensorFlow 2.1.0 संस्करण से प्रारंभ करते हुए, इस पैकेज से msvcp140_1.dll फ़ाइल आवश्यक है (जो पुराने पुनर्वितरण योग्य पैकेजों से प्रदान नहीं की जा सकती 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 जाएं।
  2. पेज को विजुअल स्टूडियो 2015, 2017 और 2019 सेक्शन 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

3. मिनिकोंडा स्थापित करें

GPU समर्थन के साथ TensorFlow को स्थापित करने के लिए मिनिकोंडा अनुशंसित दृष्टिकोण है। यह आपके सिस्टम में स्थापित किसी भी सॉफ़्टवेयर को बदलने से बचने के लिए एक अलग वातावरण बनाता है। विशेष रूप से जीपीयू सेटअप के लिए आवश्यक सॉफ़्टवेयर स्थापित करने का यह सबसे आसान तरीका भी है।

मिनिकोंडा विंडोज इंस्टालर डाउनलोड करें। डाउनलोड की गई फ़ाइल पर डबल-क्लिक करें और स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करें।

4. एक कोंडा वातावरण बनाएँ

निम्नलिखित कमांड के साथ tf नाम का एक नया कोंडा वातावरण बनाएँ।

conda create --name tf python=3.9

आप इसे निम्न आदेशों से निष्क्रिय और सक्रिय कर सकते हैं।

conda deactivate
conda activate tf

सुनिश्चित करें कि यह शेष स्थापना के लिए सक्रिय है।

5. जीपीयू सेटअप

यदि आप केवल CPU पर TensorFlow चलाते हैं तो आप इस अनुभाग को छोड़ सकते हैं।

यदि आपने नहीं किया है तो पहले NVIDIA GPU ड्राइवर स्थापित करें।

फिर CUDA, cuDNN को कोंडा के साथ इंस्टॉल करें।

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0

6. टेंसरफ्लो स्थापित करें

TensorFlow को पाइप के हाल के संस्करण की आवश्यकता है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपनी पाइप स्थापना को अपग्रेड करें।

pip install --upgrade pip

फिर, पाइप के साथ TensorFlow इंस्टॉल करें।

# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
pip install "tensorflow<2.11" 

7. इंस्टॉल सत्यापित करें

सीपीयू सेटअप सत्यापित करें:

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

यदि एक टेंसर वापस आ जाता है, तो आपने TensorFlow को सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

GPU सेटअप सत्यापित करें:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

यदि GPU उपकरणों की सूची वापस आ जाती है, तो आपने TensorFlow को सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

विंडोज WSL2

1. सिस्टम आवश्यकताएँ

  • विंडोज 10 19044 या उच्चतर (64-बिट)। यह विंडोज 10 वर्जन 21H2, नवंबर 2021 अपडेट के अनुरूप है।

इसके लिए निम्नलिखित दस्तावेज़ देखें:

2. मिनिकोंडा स्थापित करें

GPU समर्थन के साथ TensorFlow को स्थापित करने के लिए मिनिकोंडा अनुशंसित दृष्टिकोण है। यह आपके सिस्टम में स्थापित किसी भी सॉफ़्टवेयर को बदलने से बचने के लिए एक अलग वातावरण बनाता है। विशेष रूप से जीपीयू सेटअप के लिए आवश्यक सॉफ़्टवेयर स्थापित करने का यह सबसे आसान तरीका भी है।

मिनिकोंडा को स्थापित करने के लिए आप निम्न कमांड का उपयोग कर सकते हैं। स्थापना के दौरान, आपको एंटर दबाने और "हां" टाइप करने की आवश्यकता हो सकती है।

curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -o Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

conda कमांड को सक्षम करने के लिए आपको अपने टर्मिनल या source ~/.bashrc को पुनरारंभ करने की आवश्यकता हो सकती है। यह सफलतापूर्वक स्थापित होने पर परीक्षण करने के लिए conda -V का उपयोग करें।

3. एक कोंडा वातावरण बनाएँ

निम्नलिखित कमांड के साथ tf नाम का एक नया कोंडा वातावरण बनाएँ।

conda create --name tf python=3.9

आप इसे निम्न आदेशों से निष्क्रिय और सक्रिय कर सकते हैं।

conda deactivate
conda activate tf

सुनिश्चित करें कि यह शेष स्थापना के लिए सक्रिय है।

4. जीपीयू सेटअप

यदि आप केवल CPU पर TensorFlow चलाते हैं तो आप इस अनुभाग को छोड़ सकते हैं।

यदि आपने नहीं किया है तो पहले NVIDIA GPU ड्राइवर स्थापित करें। इसे स्थापित करने के लिए आप निम्न कमांड का उपयोग कर सकते हैं।

nvidia-smi

फिर कोंडा के साथ CUDA और cuDNN इंस्टॉल करें।

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0

सिस्टम पथ कॉन्फ़िगर करें। आप अपने कोंडा पर्यावरण को सक्रिय करने के बाद हर बार एक नया टर्मिनल शुरू करने के बाद निम्न आदेश के साथ कर सकते हैं।

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/

आपकी सुविधा के लिए यह अनुशंसा की जाती है कि आप इसे निम्न आदेशों से स्वचालित करें। जब आप इस कोंडा वातावरण को सक्रिय करते हैं तो सिस्टम पथ स्वचालित रूप से कॉन्फ़िगर हो जाएगा।

mkdir -p $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/' > $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh

5. टेंसरफ्लो स्थापित करें

TensorFlow को पाइप के हाल के संस्करण की आवश्यकता है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपनी पाइप स्थापना को अपग्रेड करें।

pip install --upgrade pip

फिर, पाइप के साथ TensorFlow इंस्टॉल करें।

pip install tensorflow

6. इंस्टॉल सत्यापित करें

सीपीयू सेटअप सत्यापित करें:

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

यदि एक टेंसर वापस आ जाता है, तो आपने TensorFlow को सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

GPU सेटअप सत्यापित करें:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

यदि GPU उपकरणों की सूची वापस आ जाती है, तो आपने TensorFlow को सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

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 3.7 जीपीयू समर्थन https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.11.0-cp37-cp37m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
पायथन 3.7 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.11.0-cp37-cp37m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
पायथन 3.8 जीपीयू समर्थन https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.11.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
पायथन 3.8 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.11.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
पायथन 3.9 जीपीयू समर्थन https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.11.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
पायथन 3.9 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.11.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
पायथन 3.10 जीपीयू समर्थन https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.11.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
पायथन 3.10 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.11.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
macOS (केवल CPU)
पायथन 3.7 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.11.0-cp37-cp37m-macosx_10_14_x86_64.whl
पायथन 3.8 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.11.0-cp38-cp38-macosx_10_14_x86_64.whl
पायथन 3.9 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.11.0-cp39-cp39-macosx_10_14_x86_64.whl
पायथन 3.10 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.11.0-cp310-cp310-macosx_10_14_x86_64.whl
खिड़कियाँ
पायथन 3.7 जीपीयू समर्थन https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.11.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
पायथन 3.7 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.11.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
पायथन 3.8 जीपीयू समर्थन https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.11.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
पायथन 3.8 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.11.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
पायथन 3.9 जीपीयू समर्थन https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.11.0-cp39-cp39-win_amd64.whl
पायथन 3.9 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.11.0-cp39-cp39-win_amd64.whl
पायथन 3.10 जीपीयू समर्थन https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.11.0-cp310-cp310-win_amd64.whl
पायथन 3.10 सीपीयू-ओनली https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.11.0-cp310-cp310-win_amd64.whl