Как загрузить и установить Tensorflow в ноутбуке Jupyter

Версии TensorFlow

TensorFlow поддерживает вычисления на нескольких процессорах и графических процессорах. Это означает, что вычисления могут быть распределены между устройствами для повышения скорости обучения. С распараллеливанием вам не нужно ждать неделями, чтобы получить результаты обучения алгоритмов.

Для пользователей Windows TensorFlow предоставляет две версии:

• TensorFlow только с поддержкой ЦП : если ваша машина не работает на графическом процессоре NVIDIA, вы можете установить только эту версию.
• TensorFlow с поддержкой графического процессора : для более быстрых вычислений вы можете загрузить версию с поддержкой графического процессора TensorFlow. Эта версия имеет смысл только в том случае, если вам нужна мощная вычислительная мощность.

Для этого руководства достаточно базовой версии TensorFlow.

Примечание. TensorFlow не обеспечивает поддержку графического процессора в MacOS.

Вот как действовать

Пользователь MacOS:

• Установить Анаконду
• Создайте файл .yml для установки Tensorflow и зависимостей.
• Запустить блокнот Jupyter

Для Windows

• Установить Анаконду
• Создайте файл .yml для установки зависимостей
• Используйте pip для добавления TensorFlow
• Запустить блокнот Jupyter

Чтобы запустить Tensorflow с Jupyter, вам нужно создать среду в Anaconda. Это означает, что вы установите Ipython, Jupyter и TensorFlow в соответствующую папку на нашем компьютере. Кроме того, вы добавите одну важную библиотеку для науки о данных : «Pandas». Библиотека Pandas помогает манипулировать фреймом данных.

Установить Анаконду

Загрузите Anaconda версии 4.3.1 (для Python 3.6) для соответствующей системы.

Anaconda поможет вам управлять всеми библиотеками, необходимыми для Python или R. Обратитесь к этому руководству, чтобы установить Anaconda .

Создайте файл .yml для установки Tensorflow и зависимостей.

Это включает в себя

• Найдите путь Анаконды
• Установите рабочий каталог Anaconda
• Создайте файл yml (для пользователей MacOS здесь установлен TensorFlow)
• Отредактируйте yml-файл
• Скомпилируйте yml-файл
• Активировать Анаконду
• Установите TensorFlow (только для пользователей Windows)

Шаг 1) Найдите Анаконду,

Первый шаг, который вам нужно сделать, это найти путь Анаконды.

Вы создадите новую среду conda, которая включает в себя необходимые библиотеки, которые вы будете использовать во время учебных пособий по TensorFlow.

Окна

Если вы пользователь Windows, вы можете использовать Anaconda Prompt и ввести:

C:\>where anaconda

Нам интересно узнать имя папки, в которой установлена ​​Anaconda, потому что мы хотим создать нашу новую среду внутри этого пути. Например, на картинке выше Anaconda установлена ​​в папке Admin. Для вас это может быть одно и то же, т.е. Admin или имя пользователя.

Далее мы установим рабочий каталог с c:\ на Anaconda3.

MacOS

для пользователя MacOS вы можете использовать Терминал и ввести:

which anaconda

Вам нужно будет создать новую папку внутри Anaconda, которая будет содержать Ipython , Jupyter и TensorFlow . Быстрый способ установить библиотеки и программное обеспечение — написать файл yml.

Шаг 2) Установите рабочий каталог

Вам нужно указать рабочий каталог, в котором вы хотите создать файл yml.

Как было сказано ранее, он будет расположен внутри Анаконды.

Для пользователя MacOS:

Терминал устанавливает рабочий каталог по умолчанию Users/USERNAME . Как видно на рисунке ниже, путь к anaconda3 и рабочему каталогу совпадают. В MacOS последняя папка отображается перед символом $. Терминал установит все библиотеки в этот рабочий каталог.

Если путь в текстовом редакторе не совпадает с рабочим каталогом, вы можете изменить его, написав cd PATH в Терминале. PATH — это путь, который вы вставили в текстовом редакторе. Не забудьте обернуть PATH с помощью «PATH». Это действие изменит рабочий каталог на PATH.

Откройте терминал и введите:

cd anaconda3
Для пользователя Windows (убедитесь, что папка находится перед Anaconda3):

cd C:\Users\Admin\Anaconda3

или путь «где анаконда» дает вам команда

Шаг 3) Создайте файл yml

Вы можете создать файл yml внутри нового рабочего каталога.

Файл установит зависимости, необходимые для запуска TensorFlow. Скопируйте и вставьте этот код в Терминал.

Для пользователя MacOS:

touch hello-tf.yml

Внутри anaconda3 должен появиться новый файл с именем hello-tf.yml.

Для пользователя Windows:

echo.>hello-tf.yml

Должен появиться новый файл с именем hello-tf.yml.

Шаг 4) Отредактируйте файл yml

Вы готовы редактировать файл yml.

Для пользователя MacOS:

Вы можете вставить следующий код в терминал, чтобы отредактировать файл. Пользователь MacOS может использовать vim для редактирования файла yml.

vi hello-tf.yml

Пока ваш терминал выглядит так

Вы входите в режим редактирования . Внутри этого режима вы можете после нажатия esc:

• Нажмите я, чтобы изменить
• Нажмите w, чтобы сохранить
• Нажми Q! бросить

Напишите следующий код в режиме редактирования и нажмите esc, а затем :w

Примечание . Файл чувствителен к регистру и назначению. После каждого намерения требуется 2 пробела.

Для 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.whl

notepad hello-tf.yml
Введите следующее в файл

name: hello-tfdependencies:  
- python=3.6  
- jupyter  
- ipython  
- pandas

conda env create -f hello-tf.yml

conda env list

source activate hello-tf
Для пользователя Windows:

activate hello-tf

which python
which jupyter
which ipython

pip install --upgrade tensorflow

where python
where jupyter
where ipython

pip install tensorflow

source activate hello-tf
Для пользователя Windows:

conda activate hello-tf

jupyter notebook

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, Guru99!')
hello

source activate hello-tf