Tässä opetusohjelmassa kerrotaan, miten TensorFlow Anaconda Windows asennetaan . Opit käyttämään TensorFlowia Jupyter Notebookissa. Jupyter on kannettavien katseluohjelma.
TensorFlow-versiot
TensorFlow tukee useiden suorittimien ja grafiikkasuoritinten laskelmia. Se tarkoittaa, että laskelmat voidaan jakaa laitteiden välillä harjoittelun nopeuden parantamiseksi. Rinnakkaistamisen avulla sinun ei tarvitse odottaa viikkoja saadaksesi harjoittelualgoritmien tulokset.
Windows-käyttäjille TensorFlow tarjoaa kaksi versiota:
- TensorFlow vain suorittimen tuella : Jos koneesi ei toimi NVIDIA GPU: lla, voit asentaa vain tämän version
- TensorFlow GPU-tuella : Nopeutta varten voidaan ladata TensorFlow GPU: n tuettu versio. Tämä versio on järkevä vain, jos tarvitset vahvaa laskentakapasiteettia.
Tämän opetusohjelman aikana TensorFlow-ohjelman perusversio on riittävä.
Huomaa: TensorFlow ei tarjoa GPU-tukea MacOS: ssä.
Näin voit jatkaa
MacOS-käyttäjä:
- Asenna Anaconda
- Luo .yml-tiedosto asentaaksesi Tensorflow ja riippuvuudet
- Käynnistä Jupyter Notebook
Windowsille
- Asenna Anaconda
- Luo .yml-tiedosto riippuvuuksien asentamiseksi
- Lisää pipillä TensorFlow
- Käynnistä Jupyter Notebook
Jotta Tensorflow voidaan suorittaa Jupyterin kanssa, sinun on luotava ympäristö Anacondassa. Se tarkoittaa, että asennat Ipythonin, Jupyterin ja TensorFlow'n sopivaan kansioon koneemme sisällä. Tämän lisäksi lisätään yksi olennainen tietotekniikan kirjasto: "Pandas". Pandas-kirjasto auttaa käsittelemään datakehystä.
Asenna Anaconda
Lataa Anaconda-versio 4.3.1 (Python 3.6: lle) sopivaa järjestelmää varten.
Anaconda auttaa sinua hallitsemaan kaikkia Pythonille tai R: lle tarvittavia kirjastoja. Asenna Anaconda tähän opetusohjelmaan
Luo .yml-tiedosto asentaaksesi Tensorflow ja riippuvuudet
Se sisältää
- Etsi Anacondan polku
- Aseta työhakemistoksi Anaconda
- Luo yml-tiedosto (MacOS-käyttäjälle TensorFlow on asennettu tähän)
- Muokkaa yml-tiedostoa
- Käännä yml-tiedosto
- Aktivoi Anaconda
- Asenna TensorFlow (vain Windows-käyttäjä)
Vaihe 1) Etsi Anaconda,
Ensimmäinen vaihe, jonka sinun on tehtävä, on paikantaa Anacondan polku.
Luod uuden conda-ympäristön, joka sisältää tarvittavat kirjastokirjastot, joita käytät TensorFlow-oppaiden aikana.
Windows
Jos olet Windows-käyttäjä, voit käyttää Anaconda-kehotetta ja kirjoittaa:
C:\>where anaconda
Olemme kiinnostuneita tietämään kansion nimen, johon Anaconda on asennettu, koska haluamme luoda uuden ympäristön tälle polulle. Esimerkiksi yllä olevassa kuvassa Anaconda asennetaan Järjestelmänvalvoja-kansioon. Sinulle se voi olla sama, eli Järjestelmänvalvoja tai käyttäjän nimi.
Seuraavassa asetamme työkansion hakemistosta c: \ Anaconda3: ksi.
Mac käyttöjärjestelmä
MacOS-käyttäjälle voit käyttää päätelaitetta ja kirjoittaa:
which anaconda
Sinun on luotava uusi kansio Anacondan sisälle, joka sisältää Ipython , Jupyter ja TensorFlow . Nopea tapa asentaa kirjastoja ja ohjelmistoja on kirjoittaa yml-tiedosto.
Vaihe 2) Aseta työkansio
Sinun on määritettävä työkansio, johon haluat luoda yml-tiedoston.
Kuten aiemmin mainittiin, se sijaitsee Anacondan sisällä.
MacOS-käyttäjä:
Pääte asettaa oletushakemistoksi Käyttäjät / KÄYTTÄJÄNIMI . Kuten alla olevasta kuvasta näet, anaconda3: n polku ja työhakemisto ovat identtiset. MacOS: ssa uusin kansio näkyy ennen $. Terminaali asentaa kaikki kirjastot tähän työhakemistoon.
Jos tekstieditorin polku ei vastaa työhakemistoa, voit muuttaa sitä kirjoittamalla cd PATH -päätteeseen. PATH on polku, jonka liitit tekstieditoriin. Älä unohda kääri PATH-kirjainta 'PATH'. Tämä toiminto muuttaa työhakemistoksi PATH.
Avaa pääte ja kirjoita:
cd anaconda3
Windows-käyttäjä (varmista, että kansio on ennen Anaconda3: a):
cd C:\Users\Admin\Anaconda3
tai polku "missä anaconda" -komento antaa sinulle
Vaihe 3) Luo yml-tiedosto
Voit luoda yml-tiedoston uuteen työhakemistoon.
Tiedosto asentaa TensorFlow-ohjelman suorittamiseen tarvittavat riippuvuudet. Kopioi ja liitä tämä koodi päätelaitteeseen.
MacOS-käyttäjä:
touch hello-tf.yml
Uusi tiedosto hello-tf.yml pitäisi näkyä anaconda3: n sisällä
Windows-käyttäjälle:
echo.>hello-tf.yml
Uuden tiedoston nimeltä hello-tf.yml pitäisi ilmestyä
Vaihe 4) Muokkaa yml-tiedostoa
Olet valmis muokkaamaan yml-tiedostoa.
MacOS-käyttäjä:
Voit liittää seuraavan koodin päätelaitteeseen tiedoston muokkaamiseksi. MacOS käyttäjä voi käyttää vim muokata YML tiedosto.
vi hello-tf.yml
Toistaiseksi terminaali näyttää tältä
Siirryt muokkaustilaan . Tässä tilassa voit painaa esc:
- Muokkaa näppäintä i
- Tallenna w painamalla w
- Paina q! lopettaa
Kirjoita seuraava koodi muokkaustilassa ja paina esc-näppäintä ja sitten: w
Huomaa: Tiedosto on isot ja pienet kirjaimet . Jokaisen aikomuksen jälkeen tarvitaan 2 välilyöntiä.
MacOS: lle
name: hello-tfdependencies:- python=3.6- jupyter- ipython- pandas- pip:- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whlKoodin selitys
- name: hello-tf: yml-tiedoston nimi
- riippuvuudet:
- python = 3,6
- jupyter
- ipython
- pandat: Asenna Python-versio 3.6, Jupyter-, Ipython- ja pandas-kirjastot
- pip: Asenna Python-kirjasto
- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: Asenna TensorFlow Google-apista.
Paina esc-näppäintä ja sen jälkeen: q! muokkaustilaan.
Windows-käyttäjä:
Windowsissa ei ole vim-ohjelmaa, joten Muistio riittää suorittamaan tämän vaiheen.
notepad hello-tf.yml
Kirjoita seuraava tiedosto
name: hello-tfdependencies:- python=3.6- jupyter- ipython- pandas
Koodin selitys
- name: hello-tf: yml-tiedoston nimi
- riippuvuudet:
- python = 3,6
- jupyter
- ipython
- pandat: Asenna Python-versio 3.6, Jupyter-, Ipython- ja pandas-kirjastot
Se avaa muistilehden, voit muokata tiedostoa täältä.
Huomaa: Windows-käyttäjät asentavat TensorFlow'n seuraavassa vaiheessa. Tässä vaiheessa valmistelet vain huoneistoympäristön
Vaihe 5) Koosta yml-tiedosto
Voit koota .yml-tiedoston seuraavalla koodilla:
conda env create -f hello-tf.yml
Huomautus: Windows-käyttäjille uusi ympäristö luodaan nykyiseen käyttäjähakemistoon.
Se vie aikoja. Kiintolevyllä vie noin 1,1 gigatavua tilaa.
Windowsissa
Vaihe 6) Aktivoi conda-ympäristö
Olemme melkein valmista. Sinulla on nyt 2 conda-ympäristöä.
Loit eristetyn huoneistoympäristön kirjastojen kanssa, joita käytät opetusohjelmien aikana. Tämä on suositeltava käytäntö, koska jokainen koneoppimisprojekti vaatii erilaisia kirjastoja. Kun projekti on ohi, voit poistaa tämän ympäristön.
conda env list
Asterix osoittaa oletusarvon. Sinun on vaihdettava hello-tf-tiedostoon aktivoidaksesi ympäristö
MacOS-käyttäjä:
source activate hello-tf
Windows-käyttäjälle:
activate hello-tf
Voit tarkistaa, että kaikki riippuvuudet ovat samassa ympäristössä. Tämä on tärkeää, koska se antaa Pythonille mahdollisuuden käyttää Jupyteriä ja TensorFlowia samasta ympäristöstä. Jos et näe kaikkia kolmea samassa kansiossa, sinun on aloitettava alusta.
MacOS-käyttäjä:
which pythonwhich jupyterwhich ipython
Valinnainen: Voit tarkistaa päivityksen.
pip install --upgrade tensorflow
Vaihe 7) Asenna TensorFlow Windows -käyttäjälle
Windows-käyttäjälle:
where pythonwhere jupyterwhere ipython
Kuten näette, sinulla on nyt kaksi Python-ympäristöä. Tärkein ja äskettäin luotu eli Hello-tf. Conda-pääympäristössä ei ole tensorFlow-asennusta vain hello-tf. Kuvasta python, jupyter ja ipython asennetaan samaan ympäristöön. Se tarkoittaa, että voit käyttää TensorFlow'ta Jupyter-muistikirjan kanssa.
Sinun on asennettava TensorFlow käyttämällä pip-komentoa. Vain Windows-käyttäjille
pip install tensorflow
Käynnistä Jupyter Notebook
Tämä osa on sama molemmille käyttöjärjestelmille. Oppikaa nyt, miten TensorFlow tuodaan Jupyter Notebookiin.
Voit avata TensorFlowin Jupyterin avulla.
Huomautus: Aina kun haluat avata TensorFlow-sovelluksen, sinun on alustettava ympäristö
Toimi seuraavasti:
- Aktivoi Hello-TF Conda -ympäristö
- Avaa Jupyter
- Tuo tensorflow
- Poista muistikirja
- Sulje Jupyter
Vaihe 1) Aktivoi huoneisto
MacOS-käyttäjä:
source activate hello-tf
Windows-käyttäjälle:
conda activate hello-tf
Vaihe 2) Avaa Jupyter
Sen jälkeen voit avata Jupyterin terminaalista
jupyter notebook
Selaimesi pitäisi avautua automaattisesti, muuten kopioi ja liitä päätelaitteen tarjoama URL-osoite. Se alkaa osoitteesta http: // localhost: 8888
TensorFlow Jupyter -muistikirjan sisällä näet kaikki tiedostot työhakemistossa. Luo uusi muistikirja napsauttamalla uutta ja Python 3
Huomaa: Uusi muistikirja tallennetaan automaattisesti työhakemistoon.
Vaihe 3) Tuo Tensorflow
Muistikirjan sisällä voit tuoda TensorFlow: n Jupyter Notebookissa tf-aliaksella. Napsauta suorittaaksesi. Uusi solu luodaan alla.
import tensorflow as tf
Kirjoitetaan ensimmäinen koodisi TensorFlow: lla.
hello = tf.constant('Hello, Guru99!')hello
Uusi tensori luodaan. Onnittelut. Asensit TensorFlow with Jupyter -sovelluksen koneellesi.
Vaihe 4) Poista tiedosto
Voit poistaa tiedoston nimeltä Untitled.ipynb Jupyerissa.
Vaihe 5) Sulje Jupyter
Jupyter voidaan sulkea kahdella tavalla. Ensimmäinen tapa on suoraan muistikirjasta. Toinen tapa on käyttää terminaalia (tai Anaconda Promptia)
Jupyterilta
Napsauta Jupyter Notebookin pääpaneelissa Kirjaudu ulos
Sinut ohjataan uloskirjautumissivulle.
Terminaalista
Valitse pääte tai Anaconda-kehote ja suorita kahdesti ctr + c.
Kun teet ensimmäisen kerran ctr + c, sinua pyydetään vahvistamaan, että haluat sammuttaa muistikirjan. Vahvista valinta toistamalla ctr + c
Olet onnistuneesti kirjautunut ulos.
Jupyter päähuoneistoympäristön kanssa
Jos haluat käynnistää TensorFlow jupyter -laitteella tulevaa käyttöä varten, sinun on avattava uusi istunto
source activate hello-tf
Jos et, Jupyter ei löydä TensorFlow-ohjelmaa