V tej vadnici bomo razložili, kako namestiti TensorFlow Anaconda Windows. Naučili se boste, kako uporabljati TensorFlow v Jupyter Notebook. Jupyter je gledalec zvezka.
Različice TensorFlow
TensorFlow podpira izračune v več CPU-jih in GPU-jih. To pomeni, da se lahko izračuni porazdelijo med naprave, da se izboljša hitrost treninga. Pri paralelizaciji vam ni treba čakati več tednov, da dobite rezultate algoritmov usposabljanja.
Za uporabnike sistema Windows ima TensorFlow dve različici:
- TensorFlow samo s podporo za CPU : Če se vaša naprava ne izvaja na NVIDIA GPU, lahko namestite samo to različico
- TensorFlow s podporo GPU : Za hitrejše izračune lahko prenesete različico, ki jo podpira TensorFlow GPU. Ta različica je smiselna le, če potrebujete močno računsko zmogljivost.
V tej vadnici zadostuje osnovna različica TensorFlowa.
Opomba: TensorFlow ne nudi podpore za GPU v sistemu MacOS.
Tukaj je, kako nadaljevati
Uporabnik MacOS:
- Namestite Anaconda
- Ustvarite datoteko .yml, da namestite Tensorflow in odvisnosti
- Zaženite Jupyter Notebook
Za Windows
- Namestite Anaconda
- Ustvarite datoteko .yml za namestitev odvisnosti
- Uporabite pip, da dodate TensorFlow
- Zaženite Jupyter Notebook
Če želite zagnati Tensorflow z Jupyterjem, morate v Anacondi ustvariti okolje. To pomeni, da boste Ipython, Jupyter in TensorFlow namestili v ustrezno mapo v naši napravi. Poleg tega boste dodali še eno bistveno knjižnico za podatkovno znanost: "Pande". Knjižnica Pandas pomaga pri obdelavi podatkovnega okvira.
Namestite Anaconda
Za ustrezen sistem prenesite različico Anaconda 4.3.1 (za Python 3.6).
Anaconda vam bo pomagala pri upravljanju vseh knjižnic, potrebnih bodisi za Python ali R. Glejte to vadnico za namestitev Anaconde
Ustvarite datoteko .yml, da namestite Tensorflow in odvisnosti
Vključuje
- Poiščite pot Anaconde
- Delovni imenik nastavite na Anaconda
- Ustvarite datoteko yml (za uporabnike MacOS-a je tukaj nameščen TensorFlow)
- Uredite datoteko yml
- Sestavite datoteko yml
- Aktivirajte Anacondo
- Namestite TensorFlow (samo za uporabnike sistema Windows)
Korak 1) Poiščite Anaconda,
Prvi korak, ki ga morate storiti, je poiskati pot Anaconde.
Ustvarili boste novo okolje conda, ki vključuje knjižnice potrebščin, ki jih boste uporabljali med vajami o TensorFlowu.
Windows
Če uporabljate sistem Windows, lahko uporabite poziv Anaconda in vtipkate:
C:\>where anaconda
Zanima nas ime mape, v kateri je nameščena Anaconda, ker želimo na tej poti ustvariti svoje novo okolje. Na sliki zgoraj je Anaconda nameščena v mapi Admin. Za vas je lahko enako, tj. Admin ali uporabniško ime.
V naslednjem bomo nastavili delovni imenik s c: \ na Anaconda3.
MacOS
za uporabnike MacOS-a lahko uporabite terminal in vnesite:
which anaconda
Boste morali ustvariti novo mapo znotraj Anaconda, ki bo vsebuje Ipython , Jupyter in TensorFlow . Hiter način namestitve knjižnic in programske opreme je pisanje datoteke yml.
Korak 2) Nastavite delovni imenik
Določiti morate delovni imenik, v katerem želite ustvariti datoteko yml.
Kot že rečeno, se bo nahajal znotraj Anaconde.
Za uporabnike MacOS:
Terminal nastavi privzeti delovni imenik na Users / USERNAME . Kot lahko vidite na spodnji sliki, sta pot anaconda3 in delovni imenik enaka. V sistemu MacOS je najnovejša mapa prikazana pred $. Terminal bo namestil vse knjižnice v tem delovnem imeniku.
Če se pot v urejevalniku besedil ne ujema z delovnim imenikom, jo lahko spremenite tako, da v Terminal napišete cd PATH. POT je pot, ki ste jo prilepili v urejevalnik besedil. Ne pozabite zaviti POTA s potjo. S tem dejanjem se bo delovni imenik spremenil v PATH.
Odprite terminal in vnesite:
cd anaconda3
Za uporabnike sistema Windows (v mapi se prepričajte pred Anaconda3):
cd C:\Users\Admin\Anaconda3
ali pot "kjer vam daje ukaz anaconda"
Korak 3) Ustvarite datoteko yml
Datoteko yml lahko ustvarite v novem delovnem imeniku.
Datoteka bo namestila odvisnosti, ki jih potrebujete za zagon programa TensorFlow. Kopirajte in prilepite to kodo v terminal.
Za uporabnike MacOS:
touch hello-tf.yml
V anaconda3 bi se morala pojaviti nova datoteka z imenom hello-tf.yml
Za uporabnike sistema Windows:
echo.>hello-tf.yml
Prikazala bi se nova datoteka z imenom hello-tf.yml
Korak 4) Uredite datoteko yml
Pripravljeni ste na urejanje datoteke yml.
Za uporabnike MacOS:
Za urejanje datoteke lahko v terminal prilepite naslednjo kodo. Uporabnik MacOS-a lahko uporablja vim za urejanje datoteke yml.
vi hello-tf.yml
Zaenkrat je vaš terminal videti tako
Vstopite v način urejanja . V tem načinu lahko po pritisku tipke esc:
- Pritisnite i za urejanje
- Pritisnite w, da shranite
- Pritisnite q! prenehati
V načinu za urejanje napišite naslednjo kodo in pritisnite esc, ki ji sledi: w
Opomba: Datoteka je občutljiva na velike in male črke. Po vsaki nameni sta potrebna 2 presledka.
Za MacOS
name: hello-tfdependencies:- python=3.6- jupyter- ipython- pandas- pip:- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whlRazlaga kode
- ime: hello-tf: Ime datoteke yml
- odvisnosti:
- python = 3,6
- jupyter
- ipython
- pande: Namestite knjižnice Python različice 3.6, Jupyter, Ipython in pandas
- pip: Namestite knjižnico Python
- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: Namestite TensorFlow iz Google apis.
Pritisnite esc, ki mu sledi: q! do povsem urejevalnega načina.
Za uporabnike sistema Windows:
Windows nima programa vim, zato je Notepad dovolj za dokončanje tega koraka.
notepad hello-tf.yml
V datoteko vnesite naslednje
name: hello-tfdependencies:- python=3.6- jupyter- ipython- pandas
Razlaga kode
- ime: hello-tf: Ime datoteke yml
- odvisnosti:
- python = 3,6
- jupyter
- ipython
- pande: Namestite knjižnice Python različice 3.6, Jupyter, Ipython in pandas
Odprl bo beležnico, datoteko lahko urejate od tukaj.
Opomba: Uporabniki sistema Windows bodo v naslednjem koraku namestili TensorFlow. V tem koraku pripravite samo conda okolje
5. korak) Sestavite datoteko yml
Datoteko .yml lahko sestavite z naslednjo kodo:
conda env create -f hello-tf.yml
Opomba: Za uporabnike sistema Windows se novo okolje ustvari znotraj trenutnega uporabniškega imenika.
Trajajo časi. Na trdem disku vam bo vzelo približno 1,1 GB prostora.
V sistemu Windows
Korak 6) Aktivirajte conda okolje
Skoraj smo končali. Zdaj imate 2 conda okolji.
Ustvarili ste izolirano conda okolje s knjižnicami, ki jih boste uporabljali med vajami. To je priporočljiva praksa, ker vsak projekt strojnega učenja zahteva različne knjižnice. Ko je projekt končan, lahko to okolje odstranite ali ne.
conda env list
Zvezdica označuje privzeto. Če želite aktivirati okolje, morate preklopiti na hello-tf
Za uporabnike MacOS:
source activate hello-tf
Za uporabnike sistema Windows:
activate hello-tf
Preverite lahko, ali so vse odvisnosti v istem okolju. To je pomembno, ker omogoča Pythonu uporabo Jupyter in TensorFlow iz istega okolja. Če ne vidite, da se vsi trije nahajajo v isti mapi, morate začeti znova.
Za uporabnike MacOS:
which pythonwhich jupyterwhich ipython
Izbirno: Lahko preverite, ali so na voljo posodobitve.
pip install --upgrade tensorflow
Korak 7) Namestite uporabnika TensorFlow za Windows
Za uporabnika sistema Windows:
where pythonwhere jupyterwhere ipython
Kot lahko vidite, imate zdaj dve okolji Python. Glavna in na novo ustvarjena na ie hello-tf. V glavnem okolju conda tensorFlow ni nameščen samo hello-tf. Na sliki so python, jupyter in ipython nameščeni v istem okolju. To pomeni, da lahko TensorFlow uporabljate z Jupyter prenosnikom.
Namestiti morate TensorFlow z ukazom pip. Samo za uporabnike sistema Windows
pip install tensorflow
Zaženite Jupyter Notebook
Ta del je enak za oba OS. Zdaj pa se naučimo, kako uvoziti TensorFlow v Jupyter Notebook.
TensorFlow lahko odprete z Jupyterjem.
Opomba: Vsakič, ko želite odpreti TensorFlow, morate okolje inicializirati
Nadaljevali boste, kot sledi:
- Aktivirajte hello-tf conda okolje
- Odpri Jupyter
- Uvozi tensorflow
- Izbriši zvezek
- Zapri Jupyter
Korak 1) Aktivirajte conda
Za uporabnike MacOS:
source activate hello-tf
Za uporabnike sistema Windows:
conda activate hello-tf
Korak 2) Odprite Jupyter
Po tem lahko odprete Jupyter s terminala
jupyter notebook
Vaš brskalnik bi se moral odpreti samodejno, sicer kopirajte in prilepite url, ki ga je priskrbel terminal. Začne se s http: // localhost: 8888
V prenosnem računalniku TensorFlow Jupyter lahko vidite vse datoteke v delovnem imeniku. Če želite ustvariti nov zvezek, preprosto kliknite novo in Python 3
Opomba: Nov zvezek se samodejno shrani v delovni imenik.
Korak 3) Uvoz Tensorflow
Znotraj zvezka lahko uvozite TensorFlow v Jupyter Notebook z vzdevkom tf. Kliknite za zagon. Spodaj je ustvarjena nova celica.
import tensorflow as tf
Zapišimo svojo prvo kodo s TensorFlow.
hello = tf.constant('Hello, Guru99!')hello
Ustvarjen je nov tenzor. Čestitam. Uspešno namestite TensorFlow z Jupyterjem na vaš računalnik.
Korak 4) Izbrišite datoteko
Datoteko z imenom Untitled.ipynb lahko izbrišete v Jupyerju.
5. korak) Zaprite Jupyter
Obstajata dva načina zapiranja Jupyterja. Prvi način je neposredno iz zvezka. Drugi način je uporaba terminala (ali poziva Anaconda)
Od Jupyterja
V glavni plošči zvezka Jupyter preprosto kliknite Odjava
Preusmerjeni ste na stran za odjavo.
S terminala
Izberite terminal ali poziv Anaconda in zaženite dvakrat ctr + c.
Ko prvič naredite ctr + c, boste pozvani, da potrdite, da želite zaustaviti prenosni računalnik. Za potrditev ponovite ctr + c
Uspešno ste se odjavili.
Jupyter z glavnim conda okoljem
Če želite zagnati TensorFlow z jupyterjem za prihodnjo uporabo, morate odpreti novo sejo z
source activate hello-tf
Če tega ne storite, Jupyter ne bo našel TensorFlowa
