CentOS'ta TensorFlow Nasıl Kurulur

Python (pip) veya Docker Container kullanarak TensorFlow'u kurun

TensorFlow, Google'ın bir makine öğrenimi platformudur. Açık kaynak kodludur ve hem geliştirici topluluğu hem de Google ve diğer şirketler tarafından geliştirilen çok sayıda araç, kitaplık ve diğer kaynaklara sahiptir.

TensorFlow, yaygın olarak kullanılan tüm işletim sistemleri için mevcuttur, yani. Windows, Mac OS, GNU/Linux. Python Paket Dizini kullanılarak indirilebilir ve kurulabilir. pip aracıdır ve sanal bir python ortamında çalıştırılabilir. Bunu kullanmanın başka bir yolu, onu bir Docker kapsayıcısı olarak kurmaktır.

TensorFlow'u kullanarak yükleyin pip

pip Python paketleri için resmi paket yönetim aracıdır. Python ve pip, varsayılan olarak CentOS'ta yüklü değildir.

Yüklemek paketler, şunu çalıştırın:

sudo dnf python3'ü kurun

Kurulum, indirme onayı vb. istediğinde, şunu girin: Y ve ardından basın Girmek Kuruluma devam etmek için tuşuna basın. paket piton3 Python 3'ü ve Pip 3'ü kuracak.

TensorFlow'u bir Python sanal ortamında çalıştırmanız önerilir. Bir sanal ortam, kullanıcının aynı bilgisayarda birbirinden izole edilmiş, gerekli paketlerin farklı sürümleriyle birden çok Python ortamını çalıştırmasını sağlar. Bu, bir paketin belirli bir sürümüyle bir sanal ortamda yapılan geliştirmenin başka bir ortamda geliştirmeyi etkilememesini sağlamak içindir.

Python sanal ortamını çalıştırmak için modülü kullanmamız gerekiyor. venv. Her şeyden önce, TensorFlow proje dizininizi oluşturun ve gidin.

mkdir dev/tf cd dev/tf

Bu dizinde sanal bir ortam oluşturmak için şunu çalıştırın:

python3 -m venv tf_venv

Bu yeni bir dizin oluşturacak tf_venv bu Python sanal ortamıdır. Minimum gerekli dosyaları içerir, yani. Python yürütülebilir dosyası, Pip yürütülebilir dosyası ve diğer bazı gerekli kitaplıklar.

Sanal ortamı başlatmak için, Çalıştırmak:

kaynak kutusu/ac

Bu, istemin adını şu şekilde değiştirecektir: tf_venv, yani sanal ortam klasörünün adı.

Şimdi bu sanal ortama TensorFlow kuracağız. TensorFlow için gereken minimum pip sürüm 19'dur. pip'i en son sürüme yükseltmek için, Çalıştırmak:

pip kurulumu --upgrade pip

Yukarıda görüldüğü gibi pip'in 20.0.2 sürümü kuruldu.

TensorFlow paketini benzer şekilde kurun.

pip kurulumu -- tensorflow'u yükseltin

Paketin boyutu oldukça büyüktür (~420 MB) ve bağımlılıklarıyla birlikte indirilip yüklenmesi biraz zaman alabilir.

Kurulduktan sonra, TensorFlow sürümünü kontrol etmek için küçük bir kod parçasıyla TensorFlow kurulumunu doğrulayabiliriz.

python -c 'tensorflow'u tf olarak içe aktar; yazdır(tf.__versiyon__)'

Sanal ortamdan çıkmak için şunu çalıştırın:

devre dışı bırakmak

Docker Container kullanarak TensorFlow'u yükleyin

Docker, artık Container adı verilen sanallaştırılmış bir ortamda programları kurmanın ve çalıştırmanın köklü bir yoludur. Önceki yöntemde gördüğümüz bir Python sanal ortamına benzer. Ancak, Docker kapsam olarak çok daha geniştir ve Docker kapsayıcıları tamamen yalıtılmıştır ve kendi yapılandırmalarına, yazılım paketlerine ve kitaplıklarına sahiptir. Konteynerler birbirleriyle kanallar aracılığıyla haberleşebilir.

TensorFlow'u bir Docker kapsayıcı üzerinden kurup çalıştırabilir ve sanallaştırılmış bir ortamda çalıştırabiliriz. TensorFlow geliştiricileri, her sürümde test edilen bir Docker Container görüntüsü tutar.

Öncelikle CentOS sistemimize Docker kurmamız gerekiyor. Bunun için CentOS için resmi Docker kurulum kılavuzuna bakın.

Ardından, TensorFlow için en son kapsayıcı görüntüsünü indirmek için şunu çalıştırın:

liman işçisi tensorflow/tensorflow çekin

Not: Sisteminizde özel bir Grafik İşlem Birimi (GPU) varsa, bunun yerine en son kapsayıcı görüntüsünü indirebilirsiniz. GPU desteği ile aşağıdaki komutu kullanarak.

liman işçisi çekme tensorflow/tensorflow:en son-gpu-jupyter

GPU özelliklerinin TensorFlow tarafından kullanılabilmesi için sisteminizde GPU için uygun sürücülerin kurulu olması gerekir. TensorFlow için GPU desteği hakkında daha fazla bilgi için Github deposundaki belgelere bakın.

Docker kapsayıcısında TensorFlow'u çalıştırmak için şunu çalıştırın:

docker run -it --rm tensorflow/tensorflow python -c "tensorflow'u tf olarak içe aktar; print(tf.__version__)"

Önce komutun her bir bölümünün ne anlama geldiğini açıklamaya çalışalım.

Çalıştırmak bir konteyner başlatmak için docker komutudur. bayraklar -o etkileşimli bir kabuk başlatmak istediğimizde sağlanır (Örn. Bash, Python). --rm Clean Up adı verilen bayrak, konteyner çıktığında Docker tarafından konteyner çalışması için dahili olarak oluşturulan dosya sistemi ve günlüklerin yok edilmesi için belirtilir. Gelecekte hata ayıklama amacıyla günlükler gerekliyse bu bayrak kullanılmamalıdır. Ancak bizimki gibi küçük ön plan çalışmaları için kullanılabilir.

Bir sonraki bölümde Docker konteyner imajımızın adını belirtiyoruz, yani tensör akışı/tensör akışı. Bunu, konteynerde çalıştırmak istediğimiz program/komut/yardımcı program takip eder. Testlerimiz için, kaptaki Python yorumlayıcısını çağırıyoruz ve ona TensorFlow'un sürümünü yazdıran kodu iletiyoruz.

Docker'ın kapsayıcıyı başlatırken bir miktar günlük yazdırdığını görebiliriz. Kapsayıcı başladıktan sonra Python kodumuz çalışır ve TensorFlow sürümü yazdırılır (2.1.0).

Python yorumlayıcısını bir kabuk olarak da başlatabiliriz, böylece birden fazla TensorFlow kodu satırı çalıştırmaya devam edebiliriz.

Çözüm

Bu yazıda TensorFlow'u CentOS'a kurmak için iki yöntem gördük. Her iki yöntem de, TensorFlow'u kullanırken önerilen bir yaklaşım olan sanallaştırılmış bir ortamda TensorFlow'u çalıştırmak içindir.

TensorFlow'da yeni başlıyorsanız, resmi TensorFlow eğitimlerinden temel bilgilerle başlayabilirsiniz.