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.

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

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

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

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.