Comment installer TensorFlow sur Ubuntu 20.04 | DigitalOcean

TensorFlow est une bibliothèque de logiciels d'apprentissage automatique open-source, utilisée pour former des réseaux neuronaux. Exprimé sous la forme de graphiques de flux de données dynamiques, chaque nœud du graphique représente les opérations effectuées par les réseaux neuronaux sur des tableaux multidimensionnels.

Introduction

TensorFlow est une bibliothèque de logiciels d'apprentissage automatique open-source, utilisée pour former des réseaux neuronaux. Exprimé sous la forme de graphiques de flux de données dynamiques, chaque nœud du graphique représente les opérations effectuées par les réseaux neuronaux sur des tableaux multidimensionnels. Ces tableaux multidimensionnels sont communément appelés “tensors”, d'où le nom de TensorFlow.

Dans ce tutoriel, vous allez installer TensorFlow dans un environnement virtuel Python avec virtualenv. Cette approche permet d'isoler l'installation TensorFlow et de mettre rapidement les choses en place. Une fois l'installation terminée, vous la validerez en important Tensorflow pour vous assurer qu'il n'y a pas d'erreurs.

Conditions préalables

Avant de commencer ce tutoriel, vous aurez besoin des éléments suivants :

• Un serveur Ubuntu 20.04 avec au moins *_4 Go de RAM *_configuré en suivant le guide Configuration initiale du serveur Ubuntu 20.04, comprenant un non-root user avec privilèges sudo et un pare-feu.
• Python 3.8 ou supérieur et virtualenv installés. Suivez Comment installer Python 3 sur Ubuntu 20.04 pour configurer Python et virtualenv.

Étape 1 — Création d'un environnement de programmation

Au cours de cette étape, nous allons créer un environnement virtuel afin d'y installer TensorFlow sans compromettre nos autres projets de programmation. Si vous avez configuré un environnement de programmation propre, n'hésitez pas à sauter cette étape.

Tout d'abord, créez un répertoire de projets. Nous l'appellerons tf-demo à des fins de démonstration, mais choisissez un nom de répertoire qui soit significatif pour vous :

mkdir ~/tf-demo

Naviguez vers votre répertoire tf-demo nouvellement créé :

cd ~/tf-demo

Créez ensuite un nouvel environnement virtuel appelé tensorflow-dev, par exemple. Exécutez la commande suivante pour créer l'environnement :

python3 -m venv tensorflow-dev

Cette action entraine la création d'un nouveau répertoire tensorflow-dev qui contiendra tous les paquets que vous installez lorsque cet environnement est activé. Il comprend également pip et une version autonome de Python.

Activez maintenant votre environnement virtuel :

source tensorflow-dev/bin/activate

Une fois activé, l'invite de votre terminal indiquera que vous êtes dans l'environnement virtuel :

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

À ce stade, vous pouvez installer TensorFlow dans votre environnement virtuel.

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