GALAXY TECH
Chuyên gia Công nghệ
Thứ ba, 23/06/2020 | 00:00 GMT+7

Cách cài đặt TensorFlow trên Ubuntu 20.04

Một thư viện phần mềm học máy open-souce , TensorFlow được sử dụng để đào tạo mạng thần kinh. Được thể hiện dưới dạng biểu đồ stream dữ liệu trạng thái , mỗi nút trong biểu đồ đại diện cho các hoạt động được thực hiện bởi mạng nơron trên mảng nhiều chiều. Các mảng đa chiều này thường được gọi là "tensors", do đó có tên là TensorFlow.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ cài đặt TensorFlow trong môi trường ảo Python với virtualenv . Cách tiếp cận này tách biệt cài đặt TensorFlow và giúp mọi thứ bắt đầu và chạy nhanh chóng. Sau khi hoàn tất cài đặt, bạn sẽ xác thực cài đặt của bạn bằng lệnh Tensorflow đảm bảo bạn không có lỗi.

Yêu cầu

Trước khi bắt đầu hướng dẫn này, bạn cần những thứ sau:

Bước 1 - Tạo môi trường lập trình

Trong bước này, ta sẽ tạo một môi trường ảo để cài đặt TensorFlow vào đó mà không ảnh hưởng đến các dự án lập trình khác của ta . Nếu bạn đã cài đặt môi trường lập trình sạch, vui lòng bỏ qua bước này.

Đầu tiên, tạo một folder dự án. Ta sẽ gọi nó là tf-demo cho mục đích demo , nhưng hãy chọn một tên folder có ý nghĩa đối với bạn:

  • mkdir ~/tf-demo

Điều hướng đến folder tf-demo mới được tạo của bạn:

  • cd ~/tf-demo

Sau đó, tạo một môi trường ảo mới có tên là tensorflow-dev chẳng hạn. Chạy lệnh sau để tạo môi trường:

  • python3 -m venv tensorflow-dev

Điều này tạo ra một tensorflow-dev mới sẽ chứa tất cả các gói mà bạn cài đặt khi môi trường này được kích hoạt. Nó cũng bao gồm pip và một version độc lập của Python.

Bây giờ hãy kích hoạt môi trường ảo của bạn:

  • source tensorflow-dev/bin/activate

Sau khi được kích hoạt, dấu nhắc terminal của bạn sẽ phản ánh rằng bạn đang ở trong môi trường ảo:

(tensorflow-dev)username@hostname:~/tf-demo $

Đến đây, bạn có thể cài đặt TensorFlow trong môi trường ảo của bạn .

Bước 2 - Cài đặt TensorFlow

Khi cài đặt TensorFlow, ta muốn đảm bảo ta đang cài đặt và nâng cấp lên version mới nhất hiện có trong PyPi .

Do đó, ta sẽ sử dụng cú pháp lệnh sau với pip:

  • pip install --upgrade tensorflow

Khi bạn nhấn ENTER , TensorFlow sẽ cài đặt và bạn sẽ nhận được kết quả cho biết rằng quá trình cài đặt cùng với bất kỳ gói phụ thuộc nào đã thành công.

Output
... Successfully installed absl-py-0.7.1 astor-0.7.1 gast-0.2.2 grpcio-1.19.0 h5py-2.9.0 keras-applications-1.0.7 keras-preprocessing-1.0.9 markdown-3.0.1 mock-2.0.0 numpy-1.16.2 pbr-5.1.3 protobuf-3.7.0 setuptools-40.8.0 tensorboard-1.13.1 tensorflow-1.13.1 tensorflow-estimator-1.13.0 termcolor-1.1.0 werkzeug-0.15.0 wheel-0.33.1 ...  Successfully installed bleach-1.5.0 enum34-1.1.6 html5lib-0.9999999 markdown-2.6.9 numpy-1.13.3 protobuf-3.5.0.post1 setuptools-38.2.3 six-1.11.0 tensorflow-1.4.0 tensorflow-tensorboard-0.4.0rc3 werkzeug-0.12.2 wheel-0.30.0

Bạn có thể hủy kích hoạt môi trường ảo của bạn bất kỳ lúc nào bằng cách sử dụng lệnh sau:

  • deactivate

Để chạy lại môi trường sau này, hãy chuyển đến folder dự án của bạn và chạy source tensorflow-dev /bin/activate .

Đến đây bạn đã cài đặt TensorFlow, hãy đảm bảo cài đặt TensorFlow hoạt động.

Bước 3 - Xác thực cài đặt

Để xác thực cài đặt TensorFlow, ta sẽ đảm bảo ta có thể nhập gói TensorFlow.

  • python

Dấu nhắc sau sẽ xuất hiện trên terminal của bạn:

>>>

Đây là dấu nhắc cho trình thông dịch Python và nó cho biết rằng nó đã sẵn sàng để bạn bắt đầu nhập một số câu lệnh Python.

Đầu tiên, gõ dòng này để nhập gói TensorFlow và làm cho nó có sẵn dưới dạng biến local tf . Nhấn ENTER sau khi nhập dòng mã:

  • import tensorflow as tf

Miễn là bạn không nhận được lỗi, bạn đã cài đặt TensorFlow thành công. Nếu gặp lỗi, bạn nên đảm bảo server của bạn đủ mạnh để xử lý TensorFlow. Bạn có thể cần thay đổi kích thước server của bạn , đảm bảo server có ít nhất 4GB bộ nhớ.

Kết luận

Trong hướng dẫn này, bạn đã cài đặt TensorFlow trong môi trường ảo Python và xác thực rằng TensorFlow hoạt động bằng lệnh nó.

Hướng dẫn lập trình viên của TensorFlow cung cấp một nguồn tài liệu và tài liệu tham khảo hữu ích để phát triển TensorFlow. Bạn cũng có thể khám phá Kaggle , một môi trường cạnh tranh để áp dụng thực tế các khái niệm máy học giúp bạn chống lại những người đam mê máy học, khoa học dữ liệu và thống kê khác.

Tags:

Các tin liên quan

Cài đặt Elasticsearch, Logstash và Kibana (Elastic Stack) trên Ubuntu 20.04
2020-06-23
Cách tạo người dùng mới hỗ trợ Sudo trên Ubuntu 20.04 [Quickstart]
2020-06-22
Cách cài đặt Prosody trên Ubuntu 18.04
2020-06-15
Cách tạo nhóm lưu trữ dự phòng bằng GlusterFS trên Ubuntu 20.04
2020-06-15
Cách tạo lưu trữ dự phòng bằng GlusterFS trên Ubuntu 18.04
2020-06-12
Cách cài đặt và sử dụng TimescaleDB trên Ubuntu 20.04
2020-06-09
Cách thiết lập trang web phát triển Jekyll trên Ubuntu 20.04
2020-06-05
Cách thiết lập trang web phát triển Jekyll trên Ubuntu 18.04
2020-06-05
Cách cài đặt Git từ nguồn trên Ubuntu 20.04 [Quickstart]
2020-06-05
Cách cài đặt Git trên Ubuntu 20.04
2020-05-29