So installieren und verwenden Sie TensorFlow unter CentOS 7

Einführung

TensorFlow ist die Open-Source-Plattform von Google für maschinelles Lernen, die darauf ausgelegt ist, den Prozess der Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen zu vereinfachen.

Forscher, Datenwissenschaftler und Entwickler verwenden diese End-to-End-Bibliothek für numerische Berechnungen. TensorFlow läuft auf mehreren CPUs, GPUs sowie mobilen Betriebssystemen.

In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie TensorFlow unter CentOS 7 installieren.

Voraussetzungen

• Ein CentOS-Linux-System
• Zugriff auf ein Befehlszeilen-/Terminalfenster (Strg + Alt +F2 )
• Ein Benutzerkonto mit sudo Privilegien
• Zugriff für den Root-Benutzer
• Pip 19.0 oder höher

Schritt 1:EPEL-Repository aktivieren und aktualisieren

Um die erforderlichen Pakete und Abhängigkeiten herunterzuladen, müssen Sie zunächst das EPEL-Repository installieren und aktualisieren. Verwenden Sie die folgenden zwei Befehle:

sudo yum -y install epel-release

yum -y update

Schritt 2:Erforderliche Pakete installieren

Obwohl TensorFlow mehrere Sprachen unterstützt, bietet Python die meisten Funktionen.

Wenn Sie Python nicht unter CentOS installiert haben, führen Sie den folgenden Befehl aus, um pip zu installieren (ein Paketverwaltungssystem für Python) und die Sprache selbst:

sudo yum -y install gcc gcc-c++ python-pip python-devel atlas atlas-devel gcc-gfortran openssl-devel libffi-devel

Die Ausgabe zeigt, dass das System Abhängigkeiten heruntergeladen hat.

Schritt 3:Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung

Erstellen Sie als Nächstes eine Umgebungsvariable, die auf die Download-URL für TensorFlow verweist. Dadurch wird die Paketinstallation vom CentOS-System isoliert.

Mit dem pip Befehl, Installation und Upgrade einer Software für virtuelle Umgebungen. Wir empfehlen die Verwendung von Virtualenv , ein Tool, das speziell zum Erstellen isolierter Python-Umgebungen entwickelt wurde.

Verwenden Sie den folgenden Befehl, um Virtualenv unter CentOS zu installieren und zu aktualisieren:

pip install --upgrade virtualenv

Warnung: Der nächste Schritt erfordert Zugriff auf die Root-Umgebung und das Home-Verzeichnis. Zum Root wechseln Schale ist erforderlich. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um dorthin zu wechseln:sudo su - . Geben Sie das Passwort für den Root-Benutzer ein und drücken Sie die Eingabetaste.

Erstellen Sie eine neue Umgebung, indem Sie Folgendes eingeben:

virtualenv --system-site-packages  ~/venvs/tensorflow

Aktivieren Sie abschließend die Umgebung:

source ~/venvs/tensorflow/bin/activate

Das Aktivieren der Umgebung ändert die Eingabeaufforderung der Befehlszeile und fügt das bin-Verzeichnis der virtuellen Umgebung als Präfix hinzu. Das bedeutet, dass Sie jetzt in der virtuellen Umgebung arbeiten.

Schritt 4:Installieren Sie TensorFlow

Nachdem Sie die virtuelle Umgebung eingerichtet und aktiviert haben, können Sie endlich mit der Installation der TensorFlow-Bibliothek fortfahren. Es gibt zwei verfügbare Softwarepakete, TensorFlow for CPU und TensorFlow für GPU .

TensorFlow für CPU installieren

Das Standardsoftwarepaket unterstützt CPU-gestützte Arbeitslasten für maschinelles Lernen. So installieren Sie die neueste stabile Version von TensorFlow für CPU (empfohlen für Anfänger) und Abhängigkeiten, geben Sie ein:

pip install --upgrade tensorflow

TensorFlow für GPU installieren

TensorFlow für GPU unterstützt GPU-gestützte Workloads für maschinelles Lernen. Um die neueste stabile Version von TensorFlow für GPU zu installieren (empfohlen für Anfänger), führen Sie den folgenden Befehl aus:

pip install --upgrade tensorflow-gpu

Beachten Sie, dass TensorFlow mit GPU-Unterstützung zusätzliche Hardware und Software benötigt. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation von TensorFlow zur GPU-Unterstützung.

Installieren Sie ältere Versionen von TensorFlow

So installieren Sie TensorFlow für CPU-Version 1.14 oder älter Führen Sie den Befehl im folgenden Format aus:

pip install tensorflow==package_version

Um beispielsweise TensorFlow für CPU-Version 1.14 zu installieren, geben Sie Folgendes ein:

pip install tensorflow==1.14

So installieren Sie TensorFlow für GPU-Version 1.14 , geben Sie den Befehl im folgenden Format ein:

pip install tensorflow-gpu==1.14

TensorFlow 1.15 unterstützt sowohl CPU- als auch GPU-Workloads in einem einzigen Paket. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Version 1.15 zu installieren:

pip install tensorflow-gpu==1.15rc2

Schritt 5:TensorFlow-Installation überprüfen

Überprüfen Sie die TensorFlow-Installation mit dem folgenden Befehl:

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"