TensorFlow est une plate-forme open source pour l'apprentissage automatique créée par Google. TensorFlow est utilisé par un certain nombre d'organisations, dont Twitter, PayPal, Intel, Lenovo et Airbus.
TensorFlow peut être installé à l'échelle du système, dans un environnement virtuel Python, en tant que conteneur Docker ou avec Anaconda .
TensorFlow prend en charge Python 2 et 3. Nous utiliserons Python 3 et installerons TensorFlow dans un environnement virtuel .
Environnement virtuel vous permet d'avoir plusieurs environnements Python isolés différents sur un ordinateur et d'installer des versions spécifiques de modules en fonction de chaque projet, sans craindre que cela n'affecte vos autres projets.
Installer TensorFlow sur Rocky Linux 8 et CentOS 8
Contrairement aux autres distributions Linux, Python n'est pas installé par défaut sur Rocky Linux 8. Pour installer Python 3 sur CentOS 8, exécutez la commande suivante en tant qu'utilisateur root ou sudo dans votre terminal :
sudo dnf install python3
La commande ci-dessus installera Python 3.6 et pip . Pour exécuter Python 3, vous devez taper python3 explicitement, et pour exécuter pip type pip3 .
À partir de Python 3.6, la méthode recommandée pour créer un environnement virtuel est d'utiliser les modules venv .
Accédez au répertoire dans lequel vous souhaitez enregistrer le projet TensorFlow. Cela peut être dans votre répertoire personnel ou dans un autre répertoire où vous pouvez avoir un accès en lecture et en écriture.
Créez un nouveau répertoire pour le projet TensorFlow et accédez-y :
mkdir project_tensorflow
cd proyek_tensorflow Dans le répertoire, exécutez la commande suivante pour créer un environnement virtuel :
python3 -m venv venv
La commande ci-dessus crée un répertoire nommé venv , contient une copie du binaire Python, de la bibliothèque pip Python et d'autres fichiers de prise en charge. Vous pouvez utiliser n'importe quel nom pour l'environnement virtuel.
Pour commencer à utiliser un environnement virtuel , activez-le en tapant :
source venv/bin/activate
Une fois activé, le répertoire bin dans l'environnement virtuel sera ajouté au début de la variable $PATH . De plus, votre invite de shell changera et affichera le nom de l'environnement virtuel que vous utilisent actuellement. Dans ce cas c'est venv .
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Tensorflow et pip sur Rocky Linux 8 et CentOS 8
L'installation de TensorFlow nécessite pip version 19 ou supérieure. Exécutez la commande suivante pour mettre à jour pip à la dernière version :
pip install --upgrade pip
Une fois que l'environnement virtuel est créé et activé, installez la bibliothèque TensorFlow à l'aide de la commande suivante :
pip install --upgrade tensorflow
Si vous disposez d'un GPU NVIDIA dédié et que vous souhaitez exploiter la puissance de ce GPU pour le traitement, installez le package tensorflow-gpu , qui inclut et étend la fonctionnalité tensorflow pour la prise en charge du GPU.
Dans un environnement virtuel , vous pouvez utiliser les commandes pip au lieu de pip3 et python au lieu de python3.
Pour vérifier l'installation, exécutez la commande suivante, qui imprimera la version de TensorFlow :
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
Au moment de la rédaction de cet article, la dernière version stable de TensorFlow est 2.1.0 :
2.1.0
Votre version de TensorFlow peut différer de la version présentée ici.
Si vous débutez avec TensorFlow, consultez la page Premiers pas avec TensorFlow et découvrez comment créer votre première application de machine learning. Vous pouvez également cloner des modèles TensorFlow ou le référentiel TensorFlow-Examples de Github et explorer et tester des exemples TensorFlow.
Lorsque vous avez terminé votre travail, désactivez l'environnement en tapant deactivate , et vous serez de retour dans votre shell normal.
deactivate
À ce stade, vous avez installé avec succès TensorFlow et vous pouvez commencer à l'utiliser.
Conclusion
Nous vous avons montré comment installer TensorFlow dans un environnement virtuel sur Rocky Linux 8 et CentOS 8.