Cum se instalează TensorFlow pe CentOS

Instalați TensorFlow folosind Python (pip) sau un container Docker

TensorFlow este o platformă de învățare automată de la Google. Este open source și are un număr mare de instrumente, biblioteci și alte resurse dezvoltate atât de comunitatea de dezvoltatori, cât și de Google și alte corporații.

TensorFlow este disponibil pentru toate sistemele de operare utilizate în mod popular, adică. Windows, Mac OS, GNU/Linux. Acesta poate fi descărcat și instalat din oricare din Indexul pachetelor Python folosind pip instrument și poate fi rulat într-un mediu virtual Python. Un alt mod de a-l folosi este să îl instalați ca container Docker.

Instalați TensorFlow folosind pip

pip este utilitarul oficial de gestionare a pachetelor pentru pachetele Python. Python și pip nu sunt instalate implicit pe CentOS.

A instala pachetele, rulați:

sudo dnf install python3

Ori de câte ori instalarea solicită confirmarea descărcării etc., intrați Y și apoi apăsați introduce tasta pentru a continua configurarea. Pachetul python3 va instala Python 3, precum și Pip 3.

Se recomandă să rulați TensorFlow într-un mediu virtual Python. Un mediu virtual permite utilizatorului să ruleze mai multe medii Python, cu versiuni diferite de pachete necesare, izolate unele de altele, pe același computer. Acest lucru este pentru a vă asigura că dezvoltarea realizată într-un mediu virtual cu o anumită versiune a unui pachet nu afectează dezvoltarea într-un alt mediu.

Pentru a rula mediul virtual Python, trebuie să folosim modulul venv. În primul rând, creați și accesați directorul de proiect TensorFlow.

mkdir dev/tf cd dev/tf

Pentru a crea un mediu virtual în acest director, rulați:

python3 -m venv tf_venv

Acest lucru va crea un director nou tf_venv care este mediul virtual Python. Conține fișierele minime necesare, adică. Fișier executabil Python, fișier executabil Pip și alte biblioteci necesare.

Pentru a porni mediul virtual, alerga:

sursă bin/ac

Aceasta va schimba numele promptului în tf_venv, adică numele folderului de mediu virtual.

Acum vom instala TensorFlow în acest mediu virtual. Pentru TensorFlow, minimul necesar pip versiunea este 19. Pentru a actualiza pip la cea mai recentă versiune, alerga:

pip install --upgrade pip

După cum sa văzut mai sus, a fost instalată versiunea 20.0.2 a pip.

Instalați pachetul TensorFlow într-un mod similar.

pip install --upgrade tensorflow

Pachetul este destul de mare ca dimensiune (~420 MB) și poate dura ceva timp pentru a descărca și instala împreună cu dependențele sale.

Odată instalat, putem verifica instalarea TensorFlow cu o mică bucată de cod pentru a verifica versiunea TensorFlow.

python -c 'import tensorflow ca tf; print(tf.__version__)'

Pentru a ieși din mediul virtual, rulați:

dezactivați

Instalați TensorFlow folosind Docker Container

Docker este acum o modalitate bine stabilită de a instala și rula programe într-un mediu virtualizat numit Container. Este într-un fel similar cu un mediu virtual Python pe care l-am văzut în metoda anterioară. Cu toate acestea, Docker are un domeniu de aplicare mult mai larg, iar containerele Docker sunt complet izolate și au propriile configurații, pachete de software și biblioteci. Containerele pot comunica între ele prin canale.

Putem instala și rula TensorFlow printr-un container Docker și îl putem rula într-un mediu virtualizat. Dezvoltatorii TensorFlow mențin o imagine Docker Container care este testată cu fiecare lansare.

În primul rând, trebuie să instalăm Docker pe sistemul nostru CentOS. Pentru aceasta, consultați ghidul oficial de instalare Docker pentru CentOS.

Apoi, pentru a descărca cea mai recentă imagine de container pentru TensorFlow, rulați:

docker trage tensorflow/tensorflow

Notă: Dacă sistemul dvs. are o unitate de procesare grafică (GPU) dedicată, puteți descărca cea mai recentă imagine a containerului cu suport GPU folosind comanda de mai jos.

docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter

Sistemul dvs. trebuie să aibă instalate drivere adecvate pentru GPU, astfel încât capabilitățile GPU să poată fi utilizate de TensorFlow. Pentru mai multe informații despre suportul GPU pentru TensorFlow, consultați documentația din depozitul Github.

Pentru a rula TensorFlow în containerul Docker, rulați:

docker run -it --rm tensorflow/tensorflow python -c "import tensorflow ca tf; print(tf.__version__)"

Să încercăm mai întâi să defalcăm ce înseamnă fiecare parte a comenzii.

alerga este comanda docker pentru a porni un container. Steagurile -aceasta sunt furnizate atunci când dorim să pornim un shell interactiv (de exemplu, Bash, Python). --rm flag, numit Clean Up, este specificat astfel încât sistemul de fișiere și jurnalele create intern de Docker pentru rularea containerului să fie distruse atunci când containerul iese. Acest indicator nu ar trebui să fie folosit dacă în viitor sunt necesare jurnalele pentru depanare. Dar pentru traseele mici din prim-plan ca a noastră, poate fi folosit.

În partea următoare, specificăm numele imaginii containerului nostru Docker, adică tensorflow/tensorflow. Urmează programul/comanda/utilitatea pe care dorim să-l rulăm în container. Pentru testarea noastră, invocăm interpretul Python din container și îi transmitem codul care imprimă versiunea TensorFlow.

Putem vedea că Docker imprimă un jurnal în timp ce pornește containerul. După ce pornește containerul, rulează codul nostru Python și este tipărită versiunea TensorFlow (2.1.0).

De asemenea, putem porni interpretul Python ca shell, astfel încât să putem continua să rulăm mai multe linii de cod TensorFlow.

Concluzie

În acest articol, am văzut două metode de a instala TensorFlow pe CentOS. Ambele metode sunt destinate rulării TensorFlow într-un mediu virtualizat, care este o abordare recomandată în timpul utilizării TensorFlow.

Dacă sunteți începător în TensorFlow, puteți începe cu elementele de bază din tutorialele oficiale TensorFlow.