Python có được gọi là nhàn rỗi không?
Xem các phiên từ Hội nghị chuyên đề WiML về các mô hình khuếch tán với KerasCV, ML trên thiết bị, v.v. Xem theo yêu cầu Show
Hướng dẫn này dành cho phiên bản ổn định mới nhất của TensorFlow. Đối với bản dựng xem trước (hàng đêm), hãy sử dụng gói pip có tên 2. Tham khảo các bảng này để biết các yêu cầu phiên bản TensorFlow cũ hơn. Đối với bản dựng chỉ dành cho CPU, hãy sử dụng gói pip có tên 3Dưới đây là các phiên bản nhanh của các lệnh cài đặt. Cuộn xuống để xem hướng dẫn từng bước
Yêu cầu phần cứngGhi chú. Các tệp nhị phân TensorFlow sử dụng các lệnh AVX có thể không chạy trên các CPU cũ hơn.Các thiết bị hỗ trợ GPU sau được hỗ trợ
Yêu cầu hệ thống
Yêu cầu phần mềm
Phần mềm NVIDIA® sau đây chỉ được yêu cầu để hỗ trợ GPU
Hướng dẫn từng bước mộtTensorFlow chỉ hỗ trợ chính thức cho Ubuntu. Tuy nhiên, các hướng dẫn sau đây cũng có thể hoạt động đối với các bản phân phối Linux khác Miniconda là phương pháp được đề xuất để cài đặt TensorFlow với hỗ trợ GPU. Nó tạo ra một môi trường riêng biệt để tránh thay đổi bất kỳ phần mềm nào đã cài đặt trong hệ thống của bạn. Đây cũng là cách dễ nhất để cài đặt phần mềm cần thiết, đặc biệt là cho thiết lập GPU Bạn có thể sử dụng lệnh sau để cài đặt Miniconda. Trong quá trình cài đặt, bạn có thể cần nhấn enter và gõ "yes" Bạn có thể cần phải khởi động lại thiết bị đầu cuối của mình hoặc 3. Tạo một môi trường condaTạo một môi trường conda mới có tên là 32 bằng lệnh sau 8Bạn có thể hủy kích hoạt và kích hoạt nó bằng các lệnh sau 9Đảm bảo rằng nó được kích hoạt cho phần còn lại của quá trình cài đặt 4. thiết lập GPUBạn có thể bỏ qua phần này nếu chỉ chạy TensorFlow trên CPU Trước tiên hãy cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA nếu bạn chưa có. Bạn có thể sử dụng lệnh sau để xác minh nó đã được cài đặt 0Sau đó cài đặt CUDA và cuDNN với conda 0Định cấu hình đường dẫn hệ thống. Bạn có thể làm điều đó bằng lệnh sau mỗi khi bạn khởi động một thiết bị đầu cuối mới sau khi kích hoạt môi trường conda của mình 1Để thuận tiện cho bạn, bạn nên tự động hóa nó bằng các lệnh sau. Đường dẫn hệ thống sẽ được cấu hình tự động khi bạn kích hoạt môi trường conda này 25. Cài đặt TensorFlowTensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất 3Sau đó, cài đặt TensorFlow bằng pip Ghi chú. Không cài đặt TensorFlow với conda. Nó có thể không có phiên bản ổn định mới nhất. pip được khuyến nghị vì TensorFlow chỉ được phát hành chính thức cho PyPI. ______646. xác minh cài đặtXác minh thiết lập CPU 5Nếu một tensor được trả về, bạn đã cài đặt TensorFlow thành công Xác minh thiết lập GPU 6Nếu danh sách các thiết bị GPU được trả về, bạn đã cài đặt TensorFlow thành công Hệ điều hành Mac1. Yêu cầu hệ thống
Hiện tại không có hỗ trợ GPU chính thức để chạy TensorFlow trên MacOS. Sau đây là hướng dẫn chạy trên CPU 2. Kiểm tra phiên bản PythonKiểm tra xem môi trường Python của bạn đã được cấu hình chưa Ghi chú. Yêu cầu Python 3. 7–3. 10 và số điểm >= 20. 3 cho MacOS. ______672. Cài đặt MinicondaMiniconda là phương pháp được đề xuất để cài đặt TensorFlow với hỗ trợ GPU. Nó tạo ra một môi trường riêng biệt để tránh thay đổi bất kỳ phần mềm nào đã cài đặt trong hệ thống của bạn. Đây cũng là cách dễ nhất để cài đặt phần mềm cần thiết, đặc biệt là cho thiết lập GPU 8Bạn có thể cần phải khởi động lại thiết bị đầu cuối của mình hoặc 59 để kích hoạt lệnh 30. Sử dụng 31 để kiểm tra xem nó đã được cài đặt thành công chưa4. Tạo một môi trường condaTạo một môi trường conda mới có tên là 32 bằng lệnh sau 8Bạn có thể hủy kích hoạt và kích hoạt nó bằng các lệnh sau 9Đảm bảo rằng nó được kích hoạt cho phần còn lại của quá trình cài đặt 5. Cài đặt TensorFlowTensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất 3Sau đó, cài đặt TensorFlow bằng pip Ghi chú. Không cài đặt TensorFlow với conda. Nó có thể không có phiên bản ổn định mới nhất. pip được khuyến nghị vì TensorFlow chỉ được phát hành chính thức cho PyPI. ______646. xác minh cài đặt 5Nếu một tensor được trả về, bạn đã cài đặt TensorFlow thành công Windows bản địaThận trọng. TensorFlow 4 là bản phát hành TensorFlow cuối cùng hỗ trợ GPU trên Windows gốc. Bắt đầu với TensorFlow 8, bạn sẽ cần cài đặt TensorFlow trong WSL2 hoặc cài đặt 3 và, nếu muốn, hãy dùng thử TensorFlow-DirectML-Plugin1. Yêu cầu hệ thống
4, các bản dựng CPU Windows dành cho bộ xử lý x86/x64 được bên thứ ba xây dựng, bảo trì, kiểm tra và phát hành. thông minh. Cài đặt gói 5 hoặc 3 có nguồn gốc từ windows sẽ cài đặt gói 53 của Intel. Các gói này được cung cấp nguyên trạng. Tensorflow sẽ sử dụng những nỗ lực hợp lý để duy trì tính khả dụng và tính toàn vẹn của gói pip này. Có thể có sự chậm trễ nếu bên thứ ba không phát hành gói pip. Xem bài đăng trên blog này để biết thêm thông tin về sự hợp tác này. 2. Cài đặt Microsoft Visual C ++ có thể phân phối lạiCài đặt Microsoft Visual C++ Redistributable cho Visual Studio 2015, 2017 và 2019. Bắt đầu với TensorFlow 2. 1. 0, tệp 84 được yêu cầu từ gói này (có thể không được cung cấp từ các gói phân phối lại cũ hơn). Bản phân phối lại đi kèm với Visual Studio 2019 nhưng có thể được cài đặt riêng
Đảm bảo đường dẫn dài được bật trên Windows 3. Cài đặt MinicondaMiniconda là phương pháp được đề xuất để cài đặt TensorFlow với hỗ trợ GPU. Nó tạo ra một môi trường riêng biệt để tránh thay đổi bất kỳ phần mềm nào đã cài đặt trong hệ thống của bạn. Đây cũng là cách dễ nhất để cài đặt phần mềm cần thiết, đặc biệt là cho thiết lập GPU Tải xuống Trình cài đặt Windows Miniconda. Nhấp đúp vào tệp đã tải xuống và làm theo hướng dẫn trên màn hình 4. Tạo một môi trường condaTạo một môi trường conda mới có tên là 32 bằng lệnh sau 8Bạn có thể hủy kích hoạt và kích hoạt nó bằng các lệnh sau 9Đảm bảo rằng nó được kích hoạt cho phần còn lại của quá trình cài đặt 5. thiết lập GPUBạn có thể bỏ qua phần này nếu chỉ chạy TensorFlow trên CPU Trước tiên hãy cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA nếu bạn chưa có Sau đó cài đặt CUDA, cuDNN với conda 06. Cài đặt TensorFlowTensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất 3Sau đó, cài đặt TensorFlow bằng pip Ghi chú. Không cài đặt TensorFlow với conda. Nó có thể không có phiên bản ổn định mới nhất. pip được khuyến nghị vì TensorFlow chỉ được phát hành chính thức cho PyPI. ______1087. xác minh cài đặtXác minh thiết lập CPU 5Nếu một tensor được trả về, bạn đã cài đặt TensorFlow thành công Xác minh thiết lập GPU 6Nếu danh sách các thiết bị GPU được trả về, bạn đã cài đặt TensorFlow thành công Windows WSL21. Yêu cầu hệ thống
Xem các tài liệu sau để
2. Cài đặt MinicondaMiniconda là phương pháp được đề xuất để cài đặt TensorFlow với hỗ trợ GPU. Nó tạo ra một môi trường riêng biệt để tránh thay đổi bất kỳ phần mềm nào đã cài đặt trong hệ thống của bạn. Đây cũng là cách dễ nhất để cài đặt phần mềm cần thiết, đặc biệt là cho thiết lập GPU Bạn có thể sử dụng lệnh sau để cài đặt Miniconda. Trong quá trình cài đặt, bạn có thể cần nhấn enter và gõ "yes" 3Bạn có thể cần phải khởi động lại thiết bị đầu cuối của mình hoặc 59 để kích hoạt lệnh 30. Sử dụng 31 để kiểm tra xem nó đã được cài đặt thành công chưa3. Tạo một môi trường condaTạo một môi trường conda mới có tên là 32 bằng lệnh sau 8Bạn có thể hủy kích hoạt và kích hoạt nó bằng các lệnh sau 9Đảm bảo rằng nó được kích hoạt cho phần còn lại của quá trình cài đặt 4. thiết lập GPUBạn có thể bỏ qua phần này nếu chỉ chạy TensorFlow trên CPU Trước tiên hãy cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA nếu bạn chưa có. Bạn có thể sử dụng lệnh sau để xác minh nó đã được cài đặt 0Sau đó cài đặt CUDA và cuDNN với conda 0Định cấu hình đường dẫn hệ thống. Bạn có thể làm điều đó bằng lệnh sau mỗi khi bạn khởi động một thiết bị đầu cuối mới sau khi kích hoạt môi trường conda của mình 1Để thuận tiện cho bạn, bạn nên tự động hóa nó bằng các lệnh sau. Đường dẫn hệ thống sẽ được cấu hình tự động khi bạn kích hoạt môi trường conda này 25. Cài đặt TensorFlowTensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất 3Sau đó, cài đặt TensorFlow bằng pip Ghi chú. Không cài đặt TensorFlow với conda. Nó có thể không có phiên bản ổn định mới nhất. pip được khuyến nghị vì TensorFlow chỉ được phát hành chính thức cho PyPI. ______646. xác minh cài đặtXác minh thiết lập CPU 5Nếu một tensor được trả về, bạn đã cài đặt TensorFlow thành công Xác minh thiết lập GPU 6Nếu danh sách các thiết bị GPU được trả về, bạn đã cài đặt TensorFlow thành công Vị trí gói hàngMột vài cơ chế cài đặt yêu cầu URL của gói Python TensorFlow. Giá trị bạn chỉ định tùy thuộc vào phiên bản Python của bạn |