In der fortgeschrittenen Mathematik ist das Wort Tensor ein mehrdimensionales Array und Flow ist der Operationsgraph. Das maschinelle Lernsystem TensorFlow ist ein Open-Source-Bibliotheksfunktionstool für maschinelles Lernen. Es wird verwendet, um Modelle mit Daten zu erstellen, Diagramme mit Knoten, Kanten und mehrdimensionalen Arrays zu erstellen. Sie können das maschinelle Lernsystem TensorFlow auf Ubuntu ohne spezielle Hardware installieren. Integrierte Funktionen sind auch verfügbar, um Tensorflow mit dem Anaconda Navigator oder dem Jupyter-Notebook auf einem Linux-System zu verwenden.
Maschinelles Lernsystem TensorFlow auf Ubuntu
Das maschinelle Lernsystem Tensorflow ist mit verschiedenen Betriebssystemen und Umgebungen kompatibel. Unter Linux können Sie Tensorflow mit einer Python-Front-End-Umgebung verwenden. Es verfügt über eine API für C++ und Python und unterstützt die verteilte Verarbeitung. Es ermöglicht Ihnen, Werke über Tensorflow auf mehrere Computer zu verteilen. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie die Pip-Umgebung verwenden, um das Tensorflow-Bibliothekstool auf einem Linux-System einzurichten.
Schritt 1:Installieren Sie die virtuelle Python3-Umgebung
Da das maschinelle Lernsystem TensorFlow Python erfordert, werden wir die virtuellen Umgebungen von python3 auf unserem Ubuntu-System installieren. Es ist im offiziellen Linux-Repository verfügbar. Sie können den folgenden aptitude-Befehl ausführen, um die Python3-Umgebung auf Ihrem System zu installieren.
sudo apt-get install python3 python3-venv python3-dev -y
Überprüfen Sie nach Abschluss der Installation, ob python3 installiert ist oder nicht.
python3 -V
Schritt 2:Erstellen Sie ein TensorFlow-Verzeichnis
Nach der Installation der Python-Umgebung erstellen wir ein neues Verzeichnis, um die TensorFlow-Daten im Ubuntu-Dateisystem zu speichern. Sie können die folgenden unten aufgeführten make directory- und cd-Befehle ausführen, um ein neues Verzeichnis und eine virtuelle Umgebung zu erstellen.
- -Hier habe ich ein neues Verzeichnis namens tensorflow_files erstellt als Repository für das maschinelle Lernsystem Tensorflow zu verwenden.
mkdir tensorflow_files
cd tensorflow_files
python3 -m venv virtualenv
python3 -m venv venv
Führen Sie nun den folgenden Befehl auf Ihrer Terminal-Shell mit Root-Rechten aus, um ihn auf Ihrem Ubuntu-System zu aktivieren.
source venv/bin/activate
Schritt 3:Aktualisieren Sie die Pip-Version
Es kann einige Sekunden dauern, bis das neue Verzeichnis mit der neuen virtuellen Umgebung aktiviert wird. Führen Sie den folgenden Pip-Befehl auf der Terminal-Shell aus, um das Pip-Paket zu aktualisieren. Das aktualisierte Pip-Python-Installationsprogramm hilft Ihnen dabei, die neueste Version des maschinellen Lernsystems TensorFlow auf Ihrem Ubuntu-System zu installieren.
# pip install --upgrade pip
Schritt 4:TensorFlow Machine Learning System installieren
Führen Sie schließlich den Befehl pip install auf Ihrer Terminal-Shell aus, um die TensorFlow-Bibliothek für maschinelles Lernen auf Ihrem Ubuntu zu installieren. Stellen Sie sicher, dass Sie Root-Zugriff haben, bevor Sie den Befehl ausführen.
pip install --upgrade tensorflow
Der Installationsvorgang kann eine Weile dauern, bis er abgeschlossen ist. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das TensorFlow-Bibliothekstool für maschinelles Lernen auf Ihrem System zu überprüfen. Im Rückgabebefehl sehen Sie die Version des TensorFlow-Tools auf Ihrem Computer.
# python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
Wenn die Installation und Überprüfung abgeschlossen ist, können Sie den folgenden Befehl verwenden, um die virtuelle Umgebung von Python auf Ihrem Ubuntu-Linux-System zu deaktivieren.
(venv) [email protected]:~/tensorflow_files# deactivate
Schlussworte
Tensorflow ist eines der bestbewerteten Repositories auf Github. Es kann in Forschungs- und Produktionsumgebungen eingesetzt werden. Mit dem maschinellen Lerntool Tensorflow können Sie Algorithmen, einfache mathematische Anwendungen, lineare und logistische Regression erstellen und implementieren. Auch wenn Sie kein Informatiker sind, können Sie die TensorFlow-Bibliothek zum Analysieren und Erstellen von Architekturentwürfen ausführen.
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