Cara Mengunduh & Instal TensorFLow: Jupyter - Windows / Mac

Daftar Isi:

Anonim

Dalam tutorial ini, kami akan menjelaskan cara menginstal TensorFlow Anaconda Windows. Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow di Notebook Jupyter. Jupyter adalah penampil notebook.

Versi TensorFlow

TensorFlow mendukung komputasi di beberapa CPU dan GPU. Artinya, komputasi dapat didistribusikan ke seluruh perangkat untuk meningkatkan kecepatan pelatihan. Dengan paralelisasi, Anda tidak perlu menunggu berminggu-minggu untuk mendapatkan hasil dari algoritme pelatihan.

Untuk pengguna Windows, TensorFlow menyediakan dua versi:

  • TensorFlow dengan dukungan CPU saja : Jika Mesin Anda tidak berjalan pada NVIDIA GPU, Anda hanya dapat menginstal versi ini
  • TensorFlow dengan dukungan GPU : Untuk komputasi yang lebih cepat, Anda dapat mendownload versi yang didukung TensorFlow GPU. Versi ini masuk akal hanya jika Anda membutuhkan kapasitas komputasi yang kuat.

Selama tutorial ini, versi dasar TensorFlow sudah cukup.

Catatan: TensorFlow tidak memberikan dukungan GPU di MacOS.

Berikut ini cara melanjutkan

Pengguna MacOS:

  • Pasang Anaconda
  • Buat file .yml untuk menginstal Tensorflow dan dependensi
  • Luncurkan Notebook Jupyter

Untuk Windows

  • Pasang Anaconda
  • Buat file .yml untuk menginstal dependensi
  • Gunakan pip untuk menambahkan TensorFlow
  • Luncurkan Notebook Jupyter

Untuk menjalankan Tensorflow dengan Jupyter, Anda perlu membuat lingkungan dalam Anaconda. Artinya Anda akan menginstal Ipython, Jupyter, dan TensorFlow di folder yang sesuai di dalam mesin kami. Selain itu, Anda akan menambahkan satu pustaka penting untuk ilmu data: "Pandas". Pustaka Pandas membantu memanipulasi bingkai data.

Pasang Anaconda

Unduh Anaconda versi 4.3.1 (untuk Python 3.6) untuk sistem yang sesuai.

Anaconda akan membantu Anda untuk mengelola semua perpustakaan yang diperlukan baik untuk Python atau R. Lihat tutorial ini untuk menginstal Anaconda

Buat file .yml untuk menginstal Tensorflow dan dependensi

Itu termasuk

  • Temukan jalur Anaconda
  • Setel direktori kerja ke Anaconda
  • Buat file yml (Untuk pengguna MacOS, TensorFlow diinstal di sini)
  • Edit file yml
  • Kompilasi file yml
  • Aktifkan Anaconda
  • Instal TensorFlow (khusus pengguna Windows)

Langkah 1) Cari Anaconda,

Langkah pertama yang perlu Anda lakukan adalah menemukan jalur Anaconda.

Anda akan membuat lingkungan conda baru yang menyertakan pustaka kebutuhan yang akan Anda gunakan selama tutorial tentang TensorFlow.

Windows

Jika Anda pengguna Windows, Anda dapat menggunakan Anaconda Prompt dan mengetik:

C:\>where anaconda

Kami tertarik untuk mengetahui nama folder tempat Anaconda dipasang karena kami ingin membuat lingkungan baru di dalam jalur ini. Misalnya pada gambar di atas, Anaconda terinstal di folder Admin. Untuk Anda, bisa sama, yaitu Admin atau nama pengguna.

Selanjutnya, kami akan mengatur direktori kerja dari c: \ ke Anaconda3.

MacOS

untuk pengguna MacOS, Anda dapat menggunakan Terminal dan mengetik:

which anaconda

Anda perlu membuat folder baru di dalam Anaconda yang berisi Ipython , Jupyter , dan TensorFlow . Cara cepat untuk menginstal pustaka dan perangkat lunak adalah dengan menulis file yml.

Langkah 2) Tetapkan direktori kerja

Anda perlu menentukan direktori kerja tempat Anda ingin membuat file yml.

Seperti yang dikatakan sebelumnya, itu akan ditempatkan di dalam Anaconda.

Untuk pengguna MacOS:

Terminal menyetel direktori kerja default ke Users / USERNAME . Seperti yang Anda lihat pada gambar di bawah ini, jalur anaconda3 dan direktori kerja identik. Di MacOS, folder terbaru ditampilkan sebelum $. Terminal akan menginstal semua perpustakaan di direktori kerja ini.

Jika path pada editor teks tidak cocok dengan direktori kerja, Anda dapat mengubahnya dengan menulis cd PATH di Terminal. PATH adalah jalur yang Anda tempelkan di editor teks. Jangan lupa untuk membungkus PATH dengan 'PATH'. Tindakan ini akan mengubah direktori kerja menjadi PATH.

Buka Terminal Anda, dan ketik:

cd anaconda3

Untuk pengguna Windows (pastikan foldernya sebelum Anaconda3):

cd C:\Users\Admin\Anaconda3

atau jalur "di mana anaconda" memberi Anda perintah

Langkah 3) Buat file yml

Anda dapat membuat file yml di dalam direktori kerja baru.

File tersebut akan menginstal dependensi yang Anda perlukan untuk menjalankan TensorFlow. Salin dan tempel kode ini ke Terminal.

Untuk pengguna MacOS:

touch hello-tf.yml

File baru bernama hello-tf.yml akan muncul di dalam anaconda3

Untuk pengguna Windows:

echo.>hello-tf.yml

File baru bernama hello-tf.yml akan muncul

Langkah 4) Edit file yml

Anda siap untuk mengedit file yml.

Untuk pengguna MacOS:

Anda dapat menempelkan kode berikut di Terminal untuk mengedit file. Pengguna MacOS dapat menggunakan vim untuk mengedit file yml.

vi hello-tf.yml

Sejauh ini, Terminal Anda terlihat seperti ini

Anda memasuki mode edit . Di dalam mode ini, Anda dapat, setelah menekan esc:

  • Tekan i untuk mengedit
  • Tekan w untuk menyimpan
  • Tekan q! berhenti

Tulis kode berikut dalam mode edit dan tekan esc diikuti dengan: w

Catatan: File ini case dan intend sensitive. 2 spasi diperlukan setelah setiap tujuan.

Untuk 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
Penjelasan Kode
  • name: hello-tf: Nama file yml
  • ketergantungan:
  • python = 3.6
  • jupyter
  • ipython
  • pandas: Instal pustaka Python versi 3.6, Jupyter, Ipython, dan pandas
  • pip: Instal pustaka Python
    • https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: Instal TensorFlow dari Google API.

Tekan esc diikuti dengan: q! ke mode edit.

Untuk Pengguna Windows:

Windows tidak memiliki program vim, jadi Notepad sudah cukup untuk menyelesaikan langkah ini.

notepad hello-tf.yml

Masukkan mengikuti ke dalam file

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

Penjelasan Kode

  • name: hello-tf: Nama file yml
  • ketergantungan:
  • python = 3.6
  • jupyter
  • ipython
  • pandas: Instal pustaka Python versi 3.6, Jupyter, Ipython, dan pandas

Ini akan membuka notepad, Anda dapat mengedit file dari sini.

Catatan: Pengguna Windows akan menginstal TensorFlow di langkah berikutnya. Pada langkah ini, Anda hanya menyiapkan lingkungan conda

Langkah 5) Kompilasi file yml

Anda dapat mengkompilasi file .yml dengan kode berikut:

conda env create -f hello-tf.yml

Catatan: Untuk pengguna Windows, lingkungan baru dibuat di dalam direktori pengguna saat ini.

Ini membutuhkan waktu. Ini akan memakan sekitar 1,1 GB ruang di hard disk Anda.

Di Windows

Langkah 6) Aktifkan lingkungan conda

Kami hampir selesai. Anda sekarang memiliki 2 lingkungan conda.

Anda membuat lingkungan conda terisolasi dengan perpustakaan yang akan Anda gunakan selama tutorial. Ini adalah praktik yang direkomendasikan karena setiap project machine learning memerlukan library yang berbeda. Saat proyek selesai, Anda dapat menghapus lingkungan ini atau tidak.

conda env list

Asterix menunjukkan yang default. Anda perlu beralih ke hello-tf untuk mengaktifkan lingkungan

Untuk pengguna MacOS:

source activate hello-tf

Untuk pengguna Windows:

activate hello-tf

Anda dapat memeriksa semua dependensi berada di lingkungan yang sama. Ini penting karena memungkinkan Python untuk menggunakan Jupyter dan TensorFlow dari lingkungan yang sama. Jika Anda tidak melihat ketiganya berada di folder yang sama, Anda harus memulai dari awal lagi.

Untuk pengguna MacOS:

which pythonwhich jupyterwhich ipython

Opsional: Anda dapat memeriksa pembaruan.

pip install --upgrade tensorflow

Langkah 7) Instal TensorFlow Untuk pengguna Windows

Untuk pengguna windows:

where pythonwhere jupyterwhere ipython

Seperti yang Anda lihat, Anda sekarang memiliki dua lingkungan Python. Yang utama dan yang baru dibuat pada yaitu hello-tf. Lingkungan conda utama tidak memiliki tensorFlow yang diinstal hanya hello-tf. Dari gambar tersebut, python, jupyter dan ipython dipasang di lingkungan yang sama. Artinya, Anda dapat menggunakan TensorFlow dengan Notebook Jupyter.

Anda perlu menginstal TensorFlow menggunakan perintah pip. Hanya untuk pengguna Windows

pip install tensorflow

Luncurkan Notebook Jupyter

Bagian ini sama untuk kedua OS. Sekarang, mari pelajari cara mengimpor TensorFlow di Notebook Jupyter.

Anda dapat membuka TensorFlow dengan Jupyter.

Catatan: Setiap kali Anda ingin membuka TensorFlow, Anda perlu menginisialisasi lingkungan

Anda akan melanjutkan sebagai berikut:

  • Aktifkan lingkungan conda hello-tf
  • Buka Jupyter
  • Impor tensorflow
  • Hapus Notes
  • Tutup Jupyter

Langkah 1) Aktifkan conda

Untuk pengguna MacOS:

source activate hello-tf

Untuk pengguna Windows:

conda activate hello-tf

Langkah 2) Buka Jupyter

Setelah itu, Anda dapat membuka Jupyter dari Terminal

jupyter notebook

Browser Anda akan terbuka secara otomatis, jika tidak salin dan tempel url yang disediakan oleh Terminal. Dimulai dengan http: // localhost: 8888

Di dalam Notebook TensorFlow Jupyter, Anda dapat melihat semua file di dalam direktori kerja. Untuk membuat Notebook baru, Anda cukup mengklik new dan Python 3

Catatan: Buku catatan baru secara otomatis disimpan di dalam direktori kerja.

Langkah 3) Impor Tensorflow

Di dalam notebook, Anda dapat mengimpor TensorFlow di Notebook Jupyter dengan alias tf. Klik untuk menjalankan. Sel baru dibuat di bawah ini.

import tensorflow as tf

Mari tulis kode pertama Anda dengan TensorFlow.

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

Tensor baru dibuat. Selamat. Anda berhasil menginstal TensorFlow dengan Jupyter di Mesin Anda.

Langkah 4) Hapus file

Anda dapat menghapus file bernama Untitled.ipynb di dalam Jupyer.

Langkah 5) Tutup Jupyter

Ada dua cara untuk menutup Jupyter. Cara pertama langsung dari notebook. Cara kedua adalah dengan menggunakan terminal (atau Anaconda Prompt)

Dari Jupyter

Di panel utama Jupyter Notebook, cukup klik Logout

Anda diarahkan ke halaman log out.

Dari terminal

Pilih terminal atau prompt Anaconda dan jalankan dua kali ctr + c.

Pertama kali Anda melakukan ctr + c, Anda akan diminta untuk mengkonfirmasi bahwa Anda ingin mematikan buku catatan. Ulangi ctr + c untuk konfirmasi

Anda telah berhasil keluar.

Jupyter dengan lingkungan conda utama

Jika Anda ingin meluncurkan TensorFlow dengan jupyter untuk penggunaan di masa mendatang, Anda perlu membuka sesi baru dengan

source activate hello-tf

Jika tidak, Jupyter tidak akan menemukan TensorFlow