Installieren von TensorFlow unter Ubuntu 20.04 | DigitalOcean

TensorFlow ist eine Open-Source-Softwarebibliothek für maschinelles Lernen, die dem Trainieren neuronaler Netze dient. Jeder Knoten im Graph (ausgedrückt in Form von stateful dataflow graphs) stellt die Operationen dar, die von neuronalen Netzen in multidimensionalen Arrays ausgeführt werden.

Einführung

TensorFlow ist eine Open-Source-Softwarebibliothek für maschinelles Lernen, die dem Trainieren neuronaler Netze dient. Jeder Knoten im Graph (ausgedrückt in Form von stateful dataflow graphs) stellt die Operationen dar, die von neuronalen Netzen in multidimensionalen Arrays ausgeführt werden. Diese multidimensionalen Arrays werden im Allgemeinen als „Tensoren“ bezeichnet (daher der Name TensorFlow).

In diesem Tutorial installieren Sie TensorFlow mit virtualenv in einer virtuellen Python-Umgebung. Dieser Ansatz sorgt für eine Isolierung der TensorFlow-Installation und schnelle Inbetriebnahme. Nachdem Sie die Installation abgeschlossen haben, werden Sie sie durch Importieren von Tensorflow validieren, um sicherzustellen, dass keine Fehler vorliegen.

Voraussetzungen

Bevor Sie mit diesem Tutorial beginnen, benötigen Sie Folgendes:

• Einen Ubuntu 20.04-Server mit mindestens 4 GB RAM, der anhand des Leitfadens zur Ersteinrichtung des Servers für Ubuntu 20.04 eingerichtet wurde, einschließlich eines non-root user mit sudo-Berechtigungen und einer Firewall.
• Installiertes Python 3.8 oder höher und virtualenv. Folgen Sie Installieren von Python 3 unter Ubuntu 20.04, um Python und virtualenv zu konfigurieren.

Schritt 1 — Einrichten einer Programmierumgebung

In diesem Schritt richten wir eine virtuelle Umgebung ein, um TensorFlow darin zu installieren, ohne unsere anderen Programmierprojekte zu beeinträchtigen. Wenn Sie bereits über eine saubere Programmierumgebung verfügen, können Sie diesen Schritt überspringen.

Erstellen Sie zunächst ein Projektverzeichnis. Wir werden es für Demonstrationszwecke tf-demo nennen; Sie können jedoch einen anderen Verzeichnisnamen wählen, der sinnvoll für Sie ist:

mkdir ~/tf-demo

Navigieren Sie zu Ihrem neu erstellten Verzeichnis namens tf-demo:

cd ~/tf-demo

Erstellen Sie dann beispielsweise eine neue virtuelle Umgebung namens tensorflow-dev. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Ihre Umgebung zu erstellen:

python3 -m venv tensorflow-dev

Dadurch wird ein neues Verzeichnis namens tensorflow-dev erstellt, das alle von Ihnen installierten Pakete enthalten wird, während diese Umgebung aktiviert wird. Dazu gehören auch pip und eine eigenständige Version von Python.

Aktivieren Sie nun Ihre virtuelle Umgebung:

source tensorflow-dev/bin/activate

Nach der Aktivierung wird Ihre Terminal-Eingabeaufforderung widerspiegeln, dass Sie sich in der virtuellen Umgebung befinden:

(tensorflow-dev)[email protected]:~/tf-demo $

Nun können Sie TensorFlow in Ihrer virtuellen Umgebung installieren.

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