TensorFlow von Google ist eine Open-Source-Bibliothek zur Vereinfachung der Verarbeitung von Aufgaben, die von maschinellem Lernen abhängig sind. Beispielsweise erfasst TensorFlow Daten, trainiert das Modell und löst die Vorhersagen, um zukünftige Ergebnisse zu verfeinern. Wenn wir den Arbeitsablauf betrachten, gibt es hauptsächlich zwei Phasen eines TensorFlow-Programms:Die erste Phase wird als Konstruktionsphase bezeichnet und die andere als Ausführungsphase. Diagramme werden in der Konstruktionsphase erstellt, während zur Auswertung dieser Diagramme die Ausführungsphase ins Spiel kommt. Im Vergleich zu alten Versionen können Sie mit den neuesten Versionen von TensorFlow Programme auf effektive und einfache Weise erstellen.
Dieses Framework wird weltweit auch von mehreren großen Organisationen und Suchmaschinen verwendet:Beispielsweise wendet ein führender Marktplatz Airbnb das TensorFlow-Framework an, um die Bilder zu klassifizieren, um das Besuchererlebnis zu verbessern. Darüber hinaus nutzt ein weiteres führendes Finanztechnologieunternehmen, PayPal, TensorFlow, um komplexe Betrugsmuster zu erstellen und so das Auftreten von Betrug zu verringern.
Das Linux-Betriebssystem bietet einen Open-Source-Zugang und ist für Entwickler geeignet. Seine Distributionen bieten auch dieselben Funktionalitäten, jedoch auf dezentralisierte Weise. In diesem beschreibenden Beitrag stellen wir eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation von TensorFlow bereit auf Debian 11 :
Bevor wir uns mit der Installation von TensorFlow befassen, werfen wir einen Blick auf die grundlegende Einführung zum besseren Verständnis von TensorFlow:
Wie TensorFlow besser ist als seine Konkurrenten
Die Hauptkonkurrenten von TensorFlow sind PyTorch, Microsoft CNTK und Apache MXNet; Diese Frameworks verhalten sich irgendwie genauso wie Googles TensorFlow, aber sie sind für ein bestimmtes Szenario nützlich. Zum Beispiel ist PyTorch, das in Python eingebaut ist, vorteilhaft für kurzfristige Projekte und bietet eine schnelle Verarbeitung für kurze Zeit, aber es ist nicht für Megaprojekte geeignet. Andererseits können Sie mit TensorFlow als Open-Source-Framework an Megaprojekten arbeiten und komplexe Workflows effektiv handhaben.
So installieren Sie TensorFlow unter Debian 11
Im Folgenden sind die Voraussetzungen für die Installation von TensorFlow unter Debian 11 aufgeführt:
Voraussetzungen
- Neueste Version von Python3
- Python-Paketmanager (pip)
Der „Schritt 1 ” in diesem Handbuch bezieht sich auf die Überprüfung der Verfügbarkeit von Voraussetzungen und führt Sie auch zu deren Installation (falls auf Ihrem Debian 11 nicht verfügbar):
Schritt 1:Python3 und Pip installieren
Überprüfen Sie zunächst die Verfügbarkeit von Python, indem Sie den unten genannten Befehl verwenden:
$ python3 --version 
Falls Ihr Debian 11-System es nicht hat; Sie können es mit dem folgenden Befehl installieren:
$ sudo apt install python3Ähnlichkeit, führen Sie den unten genannten Befehl aus, um die Version von pip zu überprüfen:
$ pip --version 
Oder wenn Sie es installieren möchten; Führen Sie den folgenden Befehl in Ihrem Debian 11-Terminal aus:
$ sudo apt install python3-pipSchritt 2:Virtuelle Python-Umgebung installieren
Aktualisieren Sie zuerst das Repository des Systems, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:
$ sudo apt update Sie können die virtuelle Python-Umgebung (venv) mit Hilfe des unten aufgeführten Befehls installieren:
$ sudo apt install python3-venv
Schritt 3:Erstellen und aktivieren Sie eine Python-basierte virtuelle Umgebung
Für die virtuelle Umgebung erstellen wir ein neues Verzeichnis und ändern unser Arbeitsverzeichnis in dieses Verzeichnis:
$ mkdir tfproject
Ändern Sie das Arbeitsverzeichnis in „/tfproject “:
$ cd tfproject
Der obige Befehl ändert das aktuelle Arbeitsverzeichnis in „~/tfproject ”-Verzeichnis:Danach können Sie mit Hilfe des unten angegebenen Befehls eine virtuelle Umgebung erstellen:
$ python3 -m venv venv
Nachdem Sie diese virtuelle Umgebung erstellt haben, müssen Sie sie mit dem folgenden Befehl aktivieren:
$ source venv/bin/activate
Nach der Aktivierung der virtuellen Umgebung wird empfohlen, pip:
zu aktualisieren$ sudo pip install --upgrade pip
Schritt 4:TensorFlow installieren
Nachdem Sie die Liste der Voraussetzungen ausgefüllt und die virtuelle Umgebung erstellt haben; Sie können TensorFlow jetzt mit Hilfe des folgenden Befehls installieren:
Hinweis: Dieser Befehl installiert alle erforderlichen Pakete zusammen mit TensorFlow.
$ sudo pip install --upgrade tensorflow 
Außerdem, wenn Sie mit der virtuellen Umgebung fertig sind; Sie können mit Hilfe des folgenden Befehls deaktivieren (dieses Schlüsselwort muss ausgeführt werden, wenn Sie sich in einer virtuellen Umgebung befinden):
$ deactivate
So deinstallieren Sie TensorFlow von Debian 11
Wenn Sie die Verfügbarkeit von TensorFlow unter Debian 11 nicht benötigen; Sie können es deinstallieren, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:
$ sudo pip uninstall tensorflow
Schlussfolgerung
TensorFlow ist ein weit verbreitetes Framework, um maschinelle Lernprogramme effektiv zu unterstützen. Beispielsweise wird die Bibliothek von TensorFlow von Entwicklern zum Erstellen von Modellen verwendet, und sie können auch mehrschichtige neuronale Netze erstellen. In diesem Beitrag wird die Anleitung zur Installation von TensorFlow unter Debian 11 bereitgestellt; Mithilfe dieses Artikels können Sie auch eine Python-basierte virtuelle Umgebung für TensorFlow erstellen.