כיצד להתקין את TensorFlow ב- CentOS

התקן את TensorFlow באמצעות Python (pip) או Docker Container

TensorFlow היא פלטפורמת למידת מכונה של גוגל. זה קוד פתוח ויש לו מספר עצום של כלים, ספריות ומשאבים אחרים שפותחו הן על ידי קהילת המפתחים שלו והן על ידי גוגל ותאגידים אחרים.

TensorFlow זמין עבור כל מערכות ההפעלה הנפוצות, כלומר. Windows, Mac OS, GNU/Linux. ניתן להוריד ולהתקין אותו מכל אחד מ-Python Package Index באמצעות צִפצוּף כלי וניתן להפעיל אותו בסביבת פיתון וירטואלית. דרך נוספת להשתמש בו היא להתקין אותו כמיכל Docker.

התקן את TensorFlow באמצעות צִפצוּף

צִפצוּף הוא כלי השירות הרשמי לניהול החבילות עבור חבילות Python. Python ו-pip אינם מותקנים ב- CentOS כברירת מחדל.

להתקין החבילות, הפעל:

sudo dnf להתקין python3

בכל פעם שההתקנה מבקשת אישור הורדה וכו', הכנס י ולאחר מכן הקש להיכנס מקש כדי להמשיך בהגדרה. החבילה פיתון3 יתקין את Python 3 כמו גם Pip 3.

מומלץ להפעיל את TensorFlow בתוך סביבה וירטואלית של Python. סביבה וירטואלית מאפשרת למשתמש להריץ מספר סביבות Python, עם גרסאות שונות של חבילות נדרשות, מבודדות זו מזו, על אותו מחשב. זאת כדי לוודא שהפיתוח שנעשה בתוך סביבה וירטואלית אחת עם גרסה ספציפית של חבילה לא משפיע על פיתוח בסביבה אחרת.

כדי להפעיל את הסביבה הוירטואלית של Python, עלינו להשתמש במודול venv. קודם כל, צור ועבור לספריית פרויקט TensorFlow שלך.

mkdir dev/tf cd dev/tf

כדי ליצור סביבה וירטואלית בספרייה זו, הרץ:

python3 -m venv tf_venv

פעולה זו תיצור ספרייה חדשה tf_venv שהיא הסביבה הוירטואלית של Python. הוא מכיל את הקבצים המינימליים הנדרשים, כלומר. קובץ הפעלה של Python, קובץ הפעלה Pip ועוד כמה ספריות נדרשות.

כדי להפעיל את הסביבה הוירטואלית, הרץ:

מקור bin/ac

זה ישנה את שם ההנחיה ל tf_venv, כלומר, שם תיקיית הסביבה הווירטואלית.

כעת נתקין את TensorFlow בסביבה וירטואלית זו. עבור TensorFlow, המינימום הנדרש צִפצוּף הגרסה היא 19. כדי לשדרג את pip לגרסה האחרונה, לָרוּץ:

התקנת pip --שדרג pip

כפי שניתן לראות לעיל, הותקנה גרסה 20.0.2 של pip.

התקן את החבילה TensorFlow בצורה דומה.

התקנת pip --שדרג את זרימת הטנסור

החבילה די גדולה בגודלה (~420 MB) וייתכן שייקח זמן מה להוריד ולהתקין יחד עם התלות שלה.

לאחר ההתקנה, נוכל לאמת את התקנת TensorFlow עם פיסת קוד קטנה כדי לבדוק את הגרסה של TensorFlow.

python -c 'יבא tensorflow כ-tf; print(tf.__version__)'

כדי לצאת מהסביבה הוירטואלית, הפעל:

לבטל

התקן את TensorFlow באמצעות Docker Container

Docker היא כעת דרך מבוססת להתקין ולהפעיל תוכניות בסביבה וירטואלית בשם Container. זה באופן דומה לסביבה וירטואלית של Python שראינו בשיטה הקודמת. עם זאת, Docker הוא הרבה יותר רחב בהיקפו, ומכולות Docker מבודדות לחלוטין ויש להן תצורות, חבילות תוכנה וספריות משלהן. מיכלים יכולים לתקשר אחד עם השני דרך ערוצים.

אנחנו יכולים להתקין ולהפעיל את TensorFlow דרך קונטיינר Docker ולהפעיל אותו בסביבה וירטואלית. מפתחי TensorFlow שומרים על תמונת Docker Container אשר נבדקת עם כל מהדורה.

קודם כל, עלינו להתקין את Docker במערכת CentOS שלנו. לשם כך, עיין במדריך ההתקנה הרשמי של Docker עבור CentOS.

לאחר מכן, כדי להוריד את תמונת המכולה העדכנית ביותר עבור TensorFlow, הפעל:

docker pull tensorflow/tensorflow

הערה: אם למערכת שלך יש יחידת עיבוד גרפית (GPU) ייעודית, תוכל במקום זאת להוריד את תמונת המכולה העדכנית ביותר עם תמיכה ב-GPU באמצעות הפקודה למטה.

docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter

המערכת שלך חייבת להתקין מנהלי התקנים מתאימים עבור ה-GPU כך שניתן יהיה להשתמש ביכולות ה-GPU על ידי TensorFlow. למידע נוסף על תמיכת GPU עבור TensorFlow, עיין בתיעוד במאגר Github.

כדי להפעיל את TensorFlow במיכל Docker, הרץ:

docker run -it --rm tensorflow/tensorflow python -c "ייבוא ​​tensorflow כ-tf; print(tf.__version__)"

בוא ננסה קודם כל לפרט מה המשמעות של כל חלק בפקודה.

לָרוּץ היא פקודת docker להפעלת קונטיינר. הדגלים -זה מסופקים כאשר אנו רוצים להפעיל מעטפת אינטראקטיבית (למשל Bash, Python). --rm דגל, הנקרא Clean Up, מצוין כך שמערכת הקבצים והיומנים שנוצרו באופן פנימי על ידי Docker עבור הפעלת המכולה מושמדים כאשר המיכל יוצא. אין להשתמש בדגל זה אם יומנים נדרשים בעתיד למטרות ניפוי באגים. אבל עבור ריצות קדמיות קטנות כמו שלנו, ניתן להשתמש בה.

בחלק הבא, אנו מציינים את השם של תמונת המכולה של Docker שלנו, כלומר, tensorflow/tensorflow. לאחר מכן, התוכנית/פקודה/תוכנית השירות שאנו רוצים להפעיל בקונטיינר. לצורך הבדיקה שלנו, אנו מפעילים את מתורגמן Python במיכל ומעבירים לו את הקוד שמדפיס את הגרסה של TensorFlow.

אנו יכולים לראות ש-Docker מדפיס יומן כלשהו בזמן הפעלת הקונטיינר. לאחר שהמכולה מתחילה, קוד ה-Python שלנו פועל וגרסת TensorFlow מודפסת (2.1.0).

נוכל גם להפעיל את מתורגמן Python כמעטפת, כדי שנוכל להמשיך להריץ מספר שורות של קוד TensorFlow.

סיכום

במאמר זה ראינו שתי שיטות להתקנת TensorFlow ב- CentOS. שתי השיטות מיועדות להפעלת TensorFlow בסביבה וירטואלית, שזו גישה מומלצת תוך שימוש ב- TensorFlow.

אם אתה מתחיל ב-TensorFlow, אתה יכול להתחיל עם היסודות מהמדריכים הרשמיים של TensorFlow.