Установка TensorFlow на Ubuntu 16.04

Установка TensorFlow на Ubuntu 16.04

В этой статье будет рассмотрена такая тема, как установка TensorFlow на Ubuntu 16.04 с версией "CPU support only". Данная версия идеально подходит для задач, где нет необходимости использовать графические карты, либо же нет необходимости в использовании критически важных приложений.

Введение

TensorFlow - это программное обеспечение для машинного обучения с открытым исходным кодом от компании Google, для обучения нейронных сетей. Нейронные сети в TensorFlow выражаются в виде графиков потока данных с состоянием. Каждый узел этого графика представляет собой операции, выполняемые сетями на многомерных массивах, также известными как "tensors", отсюда пошло и название ПО - TensorFlow.

TensorFlow - это система глубокого машинного обучения и отлично подходит для поиска информации, как это хорошо видно на примере компании-разработчика Google и их системе искусственного интеллекта RankBrain.

TensorFlow позволяет использовать процессор или графический процессор на компьютерах, серверах и мобильных устройствах. Также существует расширение для интеграции с CUDA, платформой параллельных вычислений от Nvidia.

Вы можете установить TensorFlow следующими способами:

  • Python и Virtualenv: в этом методе вы устанавливаете TensorFlow и все пакеты в виртуальной среде Python.Это изолирует среду TensorFlow от других Python-процессов на одном компьютере.
  • Native pip: в этом методе вы устанавливаете TensorFlow глобально для всей системы. Подходит для тех, кто хочет открыть доступ к TF в многопользовательской системе, однако этот метод не изолирует TensorFlow и может помешать установке других библиотек Python.
  • Docker: полностью изолирует ПО от существующих пакетов и расширений в вашей системе. Используется Docker-контейнер, содержащий TensorFlow.

В этом уроке мы установим TensorFlow в виртуальной среде Python и после завершения выполним небольшую проверку.

Подготовка

Нам понадобятся:

  • Один сервер Ubuntu 16.04 с объямом памяти не менее 1ГБ
  • Python 3.3+ и vitrualenv
  • Git

Подразумевается, что вы сами выполните все подготовительные настройки и установки.

Установка TensorFlow

Для начала создайте директория проекта под названием tf-demo и перейдите в нее:

mkdir ~/tf-demo
cd ~/tf-demo

Далее создаем новое виртуальное окружение tensorflow-dev:

python3 -m venv tensorflow-dev

Активируем виртуальное окружение:

source tensorflow-dev/bin/activate

После завершения вы должны увидеть что нибудь похожее в терминале:

(tensorflow-dev)username@hostname:~/tf-demo

Теперь вы можете установить TensorFlow в вашем окружении:

pip3 install --upgrade tensorflow

Результатом установки будет следующее сообщение в терминале:

Output
Collecting tensorflow
  Downloading tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-macosx_10_11_x86_64.whl (39.3MB)
    100% |████████████████████████████████| 39.3MB 35kB/s

...

Successfully installed bleach-1.5.0 enum34-1.1.6 html5lib-0.9999999 markdown-2.6.9 numpy-1.13.3 protobuf-3.5.0.post1 setuptools-38.2.3 six-1.11.0 tensorflow-1.4.0 tensorflow-tensorboard-0.4.0rc3 werkzeug-0.12.2 wheel-0.30.0

На это все, установка tensorflow завершена.

Проверка установленного TensorFlow

Что бы проверить установку TensorFlow, мы запустим небольшую программу в качестве обычного, не root, пользователя. Данная программа является классикой в программировании - "Hello, World!".

Для начала запустите Python в консоли командой:

python

Результат:

>>>

Начнем.

import tensorflow as tf 
hello = tf.constant("Hello, world!")

Затем создайте новую сессию TensorFlow.

sess = tf.Session()

И, наконец, выведем заветное приветствие:

print(sess.run(hello))
Output
Hello, world!

Если все прошло без ошибок, значит установка TensorFlow прошла успешно и вы можете приступать к его использованию. Удачи!