Un guide pour débutant pour installer TensorFlow sur Ubuntu

Tensorflow est une bibliothèque de logiciels open source développée par Google pour l'apprentissage automatique et les tâches d'apprentissage en profondeur. Il offre un moyen flexible et efficace de construire et de former des modèles d'apprentissage automatique, de la simple régression linéaire aux réseaux de neurones complexes. Tensorflow prend en charge un large éventail de plateformes, notamment Ubuntu, l'une des distributions Linux les plus populaires.

Si vous êtes nouveau dans TensorFlow et que vous souhaitez commencer avec Ubuntu, ce tutoriel étape par étape vous guidera tout au long du processus d'installation de TensorFlow sur votre système Ubuntu. À la fin de ce tutoriel, vous aurez une installation de travail de TensorFlow et serez prêt à commencer à construire et à former vos propres modèles d'apprentissage machine.

Exigences matérielles

Les exigences matérielles pour l'installation de TensorFlow sur Ubuntu dépendent du type d'installation que vous faites, en particulier, que vous installiez la version CPU ou la version GPU de TensorFlow. Voici les exigences matérielles de base pour chaque version:

Version du processeur

• Processeur: CPU x86-64 avec support AVX2
• RAM: 2 Go ou plus
• Espace disque: 500 Mo ou plus

Version GPU

• Processeur: Nvidia GPU avec une capacité de calcul de 3.5 ou plus (voir la liste des GPU pris en charge)
• Nvidia Cuda Toolkit: version 11.0 ou plus (voir les exigences de la boîte à outils CUDA)
• Bibliothèque CUDNN: version 8.0 ou plus (voir les exigences CUDNN)
• RAM: 4 Go ou plus
• Espace disque: 500 Mo ou plus

Il convient également de noter que l'utilisation d'un GPU peut accélérer considérablement la formation des modèles d'apprentissage en profondeur, donc si vous avez un GPU NVIDIA compatible, il est fortement recommandé d'installer la version GPU de TensorFlow. Cependant, la version CPU peut toujours être utilisée pour de nombreuses tâches d'apprentissage automatique et est une bonne option si vous n'avez pas de GPU compatible.

Étape 1: Mettez à jour votre système

Avant de commencer, il est important de s'assurer que votre système Ubuntu est à jour. Ouvrez une fenêtre de terminal et exécutez la commande suivante pour mettre à jour la liste des packages de votre système et installer toutes les mises à jour disponibles:

Sudo Apt Update && sudo apt mise à niveau  

Étape 2: Installez Python 3 et PIP

Tensorflow nécessite Python 3.7-3.10, donc si vous n'avez pas installé Python, vous pouvez l'installer en fonctionnant:

sudo apt installer python3-dev python3-pip  

Cela va également installer PIP, l'installateur du package pour Python.

Étape 3: Créez un environnement virtuel (facultatif)

Il est recommandé d'utiliser un environnement virtuel pour isoler TensorFlow et ses dépendances d'autres packages sur votre système. Installez d'abord le package Python pour créer des environnements virtuels:

sudo apt installer python3-venv  

Ensuite, créez un nouveau répertoire pour votre application TensorFlow et passez-y:

Mkdir TensorFlow-App && CD TensorFlow-App  

Ensuite, vous pouvez créer un environnement virtuel en fonctionnant:

Python3 -M Venv Venv 

Cela créera un environnement virtuel nommé "Venv" Dans le répertoire actuel.

Pour activer l'environnement virtuel, exécutez:

Source Venv / Bin / Activate  

Vous devriez maintenant voir le nom de l'environnement virtuel dans votre invite terminale.

Étape 4: Installez TensorFlow

Avec Python et Pip installé, vous pouvez maintenant installer TensorFlow. Pour installer la version CPU de TensorFlow, exécutez:

PIP Install - Tensorflow de mise à niveau  

Si vous avez un GPU et que vous souhaitez installer la version GPU de TensorFlow, vous devrez d'abord installer la boîte à outils Nvidia Cuda et la bibliothèque CUDNN. Vous pouvez trouver des instructions pour installer ces bibliothèques dans la documentation TensorFlow.

Étape 5: Installez les addons TensorFlow (facultatif)

TensorFlow Addons est un référentiel d'extensions et de plugins développés par la communauté pour TensorFlow. Pour installer TensorFlow Addons, exécutez:

PIP INSTALLANT - Addons Tensorflow-mise à niveau  

Cela installera la dernière version des addons TensorFlow.

Étape 6: Testez l'installation

Une fois TensorFlow installé, vous pouvez tester l'installation en exécutant un script simple qui crée et exécute une session TensorFlow:

Python -c "Importer Tensorflow comme tf; imprimer (tf.version.VERSION)"  

Si TensorFlow est installé correctement, vous devriez voir la version du TensorFlow imprimé sur le terminal.

Étape 7: Installer Jupyter Notebook (Facultatif)

Jupyter Notebook est un environnement de développement interactif basé sur le Web pour Python. C'est un excellent outil pour explorer et expérimenter le code TensorFlow. Pour installer Jupyter Notebook, exécuter:

pip installer Jupyter  

Pour lancer Jupyter Notebook, exécuter:

cahier de jupyter  

Cela démarrera le serveur de cahiers Jupyter et ouvrira une nouvelle fenêtre de navigateur avec l'interface du cahier Jupyter.

Étape 8: Créez un nouveau ordinateur portable (facultatif)

Dans l'interface du cahier Jupyter, cliquez sur «Nouveau» et sélectionnez «Python 3» pour créer un nouvel ordinateur portable. Dans la première cellule, tapez le code suivant pour importer TensorFlow:

Vous pouvez maintenant commencer à expérimenter TensorFlow dans votre cahier Jupyter!

Étape 9: désactiver l'environnement virtuel (facultatif)

Si vous avez créé un environnement virtuel à l'étape 3, vous pouvez le désactiver en fonctionnant:

désactiver  

Cela vous renverra dans l'environnement Python par défaut de votre système.

Et c'est tout! Vous devriez maintenant faire installer TensorFlow et prêt à l'emploi sur votre système Ubuntu. Que vous soyez nouveau dans l'apprentissage automatique ou un développeur expérimenté, TensorFlow sur Ubuntu est un outil puissant pour construire et entraîner des modèles d'apprentissage automatique.

Conclusion

L'installation de TensorFlow sur Ubuntu peut être un peu intimidante, surtout si vous êtes nouveau sur l'apprentissage automatique et Linux. Cependant, avec ce tutoriel étape par étape, vous devriez pouvoir installer TensorFlow avec facilité et commencer avec l'apprentissage automatique sur Ubuntu.

N'oubliez pas de garder votre système à jour, de créer un environnement virtuel pour TensorFlow et de tester l'installation pour vous assurer que tout fonctionne correctement. Une fois que vous avez installé TensorFlow, les possibilités sont infinies et vous aurez un outil puissant pour construire et former vos propres modèles d'apprentissage machine.

Que vous soyez étudiant, chercheur ou développeur, TensorFlow sur Ubuntu est un excellent moyen d'explorer le monde de l'apprentissage automatique et de déverrouiller le potentiel de ce domaine passionnant. Alors qu'est-ce que tu attends? Commencez votre voyage avec TensorFlow sur Ubuntu aujourd'hui!