Cách tải xuống và cài đặt TensorFLow: Jupyter | Windows / Mac
Phiên bản TensorFlow
TensorFlow hỗ trợ tính toán trên nhiều CPU và GPU. Nó có nghĩa là các tính toán có thể được phân phối trên nhiều thiết bị để cải thiện tốc độ đào tạo. Với tính toán song song, bạn không cần phải đợi hàng tuần để có được kết quả của các thuật toán huấn luyện.
Xem bài trước : TensorFlow là gì ?
Đối với người dùng Windows, TensorFlow cung cấp hai phiên bản:
- TensorFlow chỉ hỗ trợ CPU: Nếu máy của bạn không chạy trên GPU NVIDIA, bạn chỉ có thể cài đặt phiên bản này.
- TensorFlow có hỗ trợ GPU: Để tính toán nhanh hơn, bạn có thể sử dụng phiên bản TensorFlow này. Phiên bản này chỉ có ý nghĩa nếu bạn cần năng lực tính toán mạnh.
Lưu ý: TensorFlow không hỗ trợ GPU trên MacOS.
Dưới đây là các bước cài đặt tensorflow:
Cho MacOS
- Cài đặt Anaconda
- Tạo tệp .yml để cài đặt Tensorflow và các phụ thuộc
- Khởi chạy Jupyter Notebook
Cho Windows
- Cài đặt Anaconda
- Tạo tệp .yml để cài đặt các phụ thuộc
- Sử dụng pip để thêm TensorFlow
- Khởi chạy Jupyter Notebook
Để chạy Tensorflow với Jupyter, bạn cần tạo môi trường bên trong Anaconda. Nó có nghĩa là bạn sẽ cài đặt Ipython, Jupyter và TensorFlow trong một thư mục thích hợp bên trong máy của bạn. Trên hết, bạn sẽ thêm một thư viện cần thiết cho khoa học dữ liệu: ‘Pandas’. Thư viện Pandas giúp thao tác với khung dữ liệu (data frame).
Cài đặt Anaconda
Tải xuống phiên bản Anaconda thích hợp với hệ thống của bạn.
Anaconda sẽ giúp bạn quản lý tất cả các thư viện cần thiết cho Python hoặc R.
Tạo tệp .yml để cài đặt Tensorflow và các phụ thuộc
Bao gồm các bước sau đây:
- Tìm path của Anaconda
- Đặt thư mục làm việc thành Anaconda
- Tạo tệp yml (đối với người dùng MacOS, TensorFlow được cài đặt tại đây)
- Chỉnh sửa tệp yml
- Biên dịch tệp yml
- Kích hoạt Anaconda
- Cài đặt TensorFlow (chỉ với người dùng Windows)
Bước 1) Xác định vị trí Anaconda
Bước đầu tiên cần làm là xác định path của Anaconda. Tiếp theo, sẽ tạo một conda environment mới bao gồm các thư viện cần thiết sẽ sử dụng.
Windows
Nếu bạn là người dùng Windows, bạn có thể sử dụng Anaconda Prompt và nhập:
C:\>where anaconda
Chúng ta cần biết tên của thư mục nơi Anaconda được cài đặt vì chúng ta muốn tạo môi trường mới bên trong đường dẫn này. Ví dụ, trong hình trên, Anaconda được cài đặt trong thư mục Admin.
MacOS
Đối với người dùng MacOS, bạn có thể sử dụng Terminal và nhập:
which anaconda
Bạn sẽ cần tạo một thư mục mới bên trong Anaconda chứa Ipython, Jupyter và TensorFlow. Một cách nhanh chóng để cài đặt thư viện và phần mềm là viết file yml.
Bước 2) Đặt thư mục làm việc
Bạn cần chỉ định thư mục làm việc mà bạn muốn tạo file yml. Như đã nói bên trên, nó sẽ nằm bên trong Anaconda.
MacOS
Terminal đặt thư mục làm việc mặc định thành Users/USERNAME. Như bạn có thể thấy trong hình bên dưới, đường dẫn của anaconda3 và thư mục làm việc giống hệt nhau. Trong MacOS, thư mục mới nhất được hiển thị trước $. Terminal sẽ cài đặt tất cả các thư viện trong thư mục làm việc này.
Nếu đường dẫn trên trình soạn thảo văn bản không khớp với thư mục làm việc, bạn có thể thay đổi nó bằng cách viết cd PATH trong Terminal. PATH là đường dẫn bạn đã dán trong trình soạn thảo văn bản.
Mở Terminal của bạn và nhập:
cd anaconda3
Windows
Đối với người dùng Windows (đảm bảo có thư mục Anaconda3 trước):
cd C:\Users\Admin\Anaconda3
Hoặc đường dẫn lệnh “where anaconda” cung cấp cho bạn
Bước 3) Tạo tệp yml
Bạn có thể tạo tệp yml bên trong thư mục làm việc mới. Tệp sẽ cài đặt các phụ thuộc bạn cần để chạy TensorFlow. Sao chép và dán code này vào Terminal.
MacOS
touch hello–tf.yml
Một tệp mới có tên hello-tf.yml sẽ xuất hiện bên trong anaconda3
Windows
echo.>hello–tf.yml
Một tệp mới có tên hello-tf.yml sẽ xuất hiện
Bước 4) Chỉnh sửa tệp yml
MacOS
Bạn đã sẵn sàng để chỉnh sửa tệp yml. Hãy dán đoạn code sau vào Terminal để chỉnh sửa tệp. Người dùng MacOS có thể sử dụng vim để chỉnh sửa tệp yml.
vi hello–tf.yml
Bạn sẽ được chuyển đến một chế độ chỉnh sửa. Tại đây, bạn có thể thực hiện những thao tác này sau khi nhấn esc:
- Nhấn i để chỉnh sửa
- Nhấn w để lưu
- Nhấn q! để thoát
Viết code sau trong chế độ chỉnh sửa và nhấn esc, sau đó là nhấn w.
Lưu ý: Tệp có phân biệt chữ hoa và chữ thường.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | name: hello–tfdependencies: – python=3.6 – jupyter – ipython – pandas – pip: – https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl |
Giải thích code
- Name: hello-tf: Tên của tệp yml
- Cài đặt phiên bản Python 3.6, thư viện Jupyter, Ipython và pandas
- Pip: Cài đặt thư viện Python
- Https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: Cài đặt TensorFlow từ Google apis.
Nhấn esc sau đó nhấn q! để thoát chế độ chỉnh sửa.
Windows
Windows không có chương trình vim, vì vậy Notepad là đủ để hoàn thành bước này.
notepad hello–tf.yml
Nó sẽ mở notepad, bạn có thể chỉnh sửa tệp từ đây.
Nhập code sau vào tệp
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | name: hello–tfdependencies: – python=3.6 – jupyter – ipython – pandas |
Lưu ý: Người dùng Windows sẽ cài đặt TensorFlow trong bước tiếp theo. Trong bước này, bạn chỉ chuẩn bị conda environment.
Bước 5) Biên dịch tệp yml
Bạn có thể biên dịch tệp .yml với code sau:
conda env create –f hello–tf.yml
Lưu ý: Đối với người dùng Windows, môi trường mới được tạo bên trong thư mục người dùng hiện tại.
MacOS
Windows
Bước 6) Kích hoạt conda environment
Chúng ta đang gần hoàn tất. Bây giờ bạn có 2 conda environments. Bạn đã tạo một conda environments biệt lập với các thư viện mà bạn sẽ sử dụng trong loạt bài viết về Tensorflow này. Đây là cách thực hành được khuyến khích vì mỗi dự án học máy yêu cầu các thư viện khác nhau. Khi dự án kết thúc, bạn có thể xóa hoặc không xóa môi trường này.
conda env list
Bạn cần chuyển sang hello-tf để kích hoạt môi trường.
MacOS
source activate hello–tf
Windows
activate hello–tf
Bạn có thể kiểm tra tất cả các thành phần phụ thuộc trong cùng một môi trường. Điều này rất quan trọng vì nó cho phép Python sử dụng Jupyter và TensorFlow từ cùng một môi trường. Nếu bạn không thấy ba trong số chúng nằm trong cùng một thư mục, bạn cần phải bắt đầu lại từ đầu.
MacOS
1 2 3 4 5 | which python which jupyter which ipython |
Tùy chọn: Bạn có thể kiểm tra bản cập nhật.
pip install —upgrade tensorflow
Bước 7) Chỉ dành cho người dùng Windows: Cài đặt TensorFlow
1 2 3 4 5 | where python where jupyter where ipython |
Như bạn có thể thấy, bây giờ bạn có hai môi trường Python. Cái chính và cái mới được tạo trên hello-tf. Môi trường chính không được cài đặt tensorFlow chỉ có môi trường hello-tf được cài đặt. Từ hình ảnh, python, jupyter và ipython được cài đặt trong cùng một môi trường. Có nghĩa là, bạn có thể sử dụng TensorFlow với Jupyter Notebook.
Bạn cần cài đặt Tensorflow bằng lệnh sau. Chỉ dành cho người dùng Windows
pip install tensorflow
Khởi chạy Jupyter Notebook
Phần này giống nhau cho cả hai hệ điều hành.
Bạn có thể mở TensorFlow bằng Jupyter.
Lưu ý: Mỗi lần muốn mở TensorFlow, bạn cần khởi tạo môi trường.
Bạn sẽ tiến hành như sau:
- Kích hoạt môi trường conda hello-tf
- Mở Jupyter
- Import tensorflow
- Delete Notebook
- Đóng Jupyter
Bước 1) Kích hoạt conda
MacOS
source activate hello–tf
Windows
conda activate hello–tf
Bước 2) Mở Jupyter
Bạn có thể mở Jupyter từ Terminal
jupyter notebook
Trình duyệt của bạn sẽ tự động mở, nếu không, hãy sao chép và dán url do Terminal cung cấp. Nó bắt đầu bởi http://localhost:8888
Bên trong Jupyter Notebook, bạn có thể xem tất cả các tệp bên trong thư mục làm việc. Để tạo một Notebook mới, bạn chỉ cần nhấp vào new và Python 3.
Lưu ý: Notebook mới được tự động lưu bên trong thư mục làm việc.
Bước 3) Import Tensorflow
Bên trong notebook, bạn có thể import TensorFlow gọi là tf. Click vào Run. Một ô mới được tạo bên dưới.
import tensorflow as tf
Hãy viết code đầu tiên của bạn với TensorFlow.
1 2 3 | hello = tf.constant(‘Hello, Guru99!’) hello |
Một tensor mới được tạo ra. Bạn cài đặt thành công TensorFlow với Jupyter trên máy của mình.
Bước 4) Xóa tệp
Bạn có thể xóa tệp có tên Untitled.ipynb bên trong Jupyer.
Bước 5) Đóng Jupyter
Có hai cách để đóng Jupyter. Cách đầu tiên là trực tiếp từ sổ tay. Cách thứ hai là sử dụng terminal (hoặc Anaconda Prompt).
Từ Jupyter
Trong bảng điều khiển chính của Jupyter Notebook, chỉ cần nhấp vào Logout
Từ terminal
Chọn terminal hoặc Anaconda và nhấn 2 lần ctr + c.
Lần đầu tiên bạn thực hiện ctr + c, bạn sẽ được yêu cầu xác nhận rằng bạn muốn tắt notebook. Lặp lại ctr + c để xác nhận.