Windows ve Linux'ta Tensorflow Nasıl İndirilir, Kurulur ve Kurulur

TensorFlow, Google tarafından makine öğrenimi ve AI (yapay zeka) için geliştirilmiş açık kaynaklı bir platformdur. Bu alanda çalışan geliştiriciler için çeşitli görevlerde yardımcı olur.

Yeni başlayanlar için, TensorFlow'u kullanmadan önce makine öğrenimi veya özellikle derin öğrenme hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir.

Burada, TensorFlow, özellikleri ve onu Windows ve Linux'a yüklemek için hızlı yöntemler hakkında birkaç şeyi vurgulamama izin verin.

TensorFlow'a Genel Bakış

Teknik olarak TensorFlow, derin öğrenme uygulamalarına ve diğer makine öğrenimi kullanım durumlarına yardımcı olan açık kaynaklı bir platformdur.

Makine öğrenimi destekli uygulamalar oluşturmayı ve dağıtmayı kolaylaştırır. Makine öğrenimini kullanarak bir sorunu çözmek istiyorsanız TensorFlow ile yardım alabilirsiniz.

TensorFlow, Python veya JavaScript kullanarak modeller geliştirmeye ve eğitmeye yardımcı olacak araçlar sağlar. Ben bir geliştirici değilim, ancak bir makine öğrenimi uygulaması dağıtma iş akışınızı nasıl etkilediğini öğrenmek için belgelerini inceleyebilirsiniz.

TensorFlow'un Özellikleri

TensorFlow çeşitli nedenlerle ünlüdür ve en iyi özellik tekliflerini bilerek bunu kendiniz değerlendirebilirsiniz.

Teknik faydaları tartışacak olursak, yaptığınız şey için bunları karşılaştırmanız gerekecek. Bu nedenle, çoğu için faydalı olan ortak özelliklere odaklanacağız.

1. Açık Kaynak

Google, topluluğun onu daha da geliştirmesine ve nasıl çalıştığına dair şeffaflık sağlamasına izin vermek için 2015 yılında TensorFlow'u açık kaynaklı hale getirmeye karar verdi.

Geliştiriciler, beklemediğiniz sorunları çözmek için kitaplığı çeşitli şekillerde özelleştirebilir.

Açık kaynaklı bir çerçeve olmadan, olduğu kadar popüler olmayabilir. Buradan

2. Kolay Hata Ayıklama

TensorFlow, kolay model oluşturma konusunda size yardımcı olmayı amaçlamaktadır; bu nedenle, zahmetsiz bir hata ayıklama deneyimi bu sürecin bir parçasıdır.

Sezgisel kullanıcı deneyimi, bunun üzerine bir kirazdır.

3. Hem CPU'ları hem de GPU'ları Destekler

TensorFlow ile veri hesaplamasını bir CPU veya GPU üzerinde eğitme olanağına sahip olursunuz. Genellikle bir GPU, CPU'ya kıyasla derin öğrenme uygulamaları için işleri daha hızlı hale getirir.

Dolayısıyla, cephaneliğinizde güçlü bir GPU varsa, TensorFlow bundan en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olabilir.

4. Faydalı Makine Öğrenimi API'leri

API'ler, geliştiricilerin çeşitli özellikleri uygulamalarına entegre etmelerine yardımcı olur. Ve TensorFlow, iyi bir kararlı API koleksiyonuna erişim sağlar.

Bazıları performans avantajları da sunabilir. Resmi iddialarına göre Python'da bulunanlarla ilgili bir sorununuz olmamalı. Başka dillerle çalışıyorsanız, kullanım durumunuz için ne kadar iyi olduklarını TensorFlow sağlayıcılarıyla kontrol etmeniz gerekir.

5. Üretime Hazır Modeller

TensorFlow, önceden eğitilmiş çeşitli modellere sahiptir. İster profesyonel ister acemi olsun, bunları zamandan tasarruf etmek ve ML modellerini daha hızlı oluşturmak için kullanabilirsiniz.

Bu özelliklere ek olarak, makine öğrenimi geliştirme iş akışınıza yardımcı olabilecek esneklik, kullanım kolaylığı, görselleştirme araç seti ve daha fazlasını elde edersiniz.

Artık TensorFlow hakkında iyi bir fikriniz olduğuna göre, onu nereden indirebilirsiniz? Windows ve Linux sistemlerinize nasıl kurulur ve kurulur?

Bunu aşağıda tartışalım.

TensorFlow'u İndirme ve Yükleme

Diğer programlardan farklı olarak, burada bir .exe kurulum dosyası almazsınız. Öncelikle, önerilen paket yöneticisini kullanarak paketi indirmeniz gerekecektir.

Genel olarak, farklı kurulum yolları vardır. Bunları şu şekilde sıralayabiliriz:

• Miniconda ve pip kullanma
• WSL 2'de Miniconda ve pip kullanma
• Docker kapsayıcısı kullanma
• Kaynaklardan inşa etmek

Windows'ta TensorFlow Nasıl Kurulur?

Diğer programlardan farklı olarak, burada bir .exe kurulum dosyası almazsınız. Önerilen paket yöneticisini kullanarak paketi indirmeniz gerekecektir.

#1 . Miniconda ve pip kullanma (Önerilen Yöntem)

Not: Bunu yazarken, TensorFlow 2.10, Windows'ta (yerel olarak) GPU'yu destekleyen son sürümdür. Daha yeni paketlerle çalışıyorsanız, TensorFlow, aşağıda tartışılacak olan WSL 2'ye TensorFlow yüklemenizi önerir .

TensorFlow'u GPU desteğiyle kullanmak istiyorsanız, TensorFlow, işleri başlatmak için Miniconda'yı ( conda paket yöneticisi için yükleyici ) kullanmanızı önerir.

Miniconda ile sisteminizdeki diğer yazılımlarla çakışmayı önlemek için ayrı bir ortam oluşturabilirsiniz.

Başlamak için en son Miniconda Windows Installer'ı indirmeniz ve kurulumu tamamlamak için ekrandaki talimatları izlemeniz gerekir.

Bittiğinde, ekran görüntüsünde gösterildiği gibi Miniconda istemini başlatmanız gerekir:

İşte nasıl göründüğü:

Anaconda bilgi istemi penceresini gördükten sonra, conda paket yöneticisinin güncellendiğinden emin olmak için aşağıdaki komutu yazmak isteyebilirsiniz:

conda update -n base -c defaults conda

Bu arada, TensorFlow'u kurmak için izlemeniz gereken adımlar şunlardır:

İlk olarak, yeni bir ortam oluşturmak için ( tf adıyla):

conda create --name tf python=3.9

İpucu : Şu komutları kullanarak etkinleştirebilir/devre dışı bırakabilirsiniz: conda activate tf ve conda deactivate

Devam etmek için etkinleştirmeniz gerekecek. İşlem sırasında GPU desteğini etkinleştirmek için grafik sürücünüzün (NVIDIA GPU) kurulu olduğundan emin olmanız ve ardından aşağıdaki komutu kullanarak birkaç paket yüklemeniz gerekir:

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0

GPU ve derin bir sinir ağı ile makine öğrenimi uygulamalarını dağıtmanızı sağlayan araçları içeren yaklaşık 1 Gig paket indirir.

Son olarak , TensorFlow paketini kurmak için pip paket yöneticisini kullanmanız gerekecek. Tensorflow'u kurmak için conda kullanmayı seçebilirsiniz, ancak gereken en son kararlı sürüme sahip olmayabilir.

Devam etmeden önce, şu komutu kullanarak pip'in güncellendiğinden emin olun:

 pip install --upgrade pip

Tamamlandığında, TensorFlow'u aşağıdakilerle yükleyin:

pip install tensorflow

Çok sayıda paketin oluşturulduğunu/kurulduğunu fark edeceksiniz. İşlemde takılı kalmış gibi görünebilir, ancak bir dakika verin ve yüklemeyi sürdürmeli ve tamamlamalıdır.

# 2 . WSL 2'de Conda ve pip kullanma

Sisteminizde zaten WSL 2 kurulumunuz olduğunu varsayarsak, dağıtım terminalinde aşağıdaki komutları kullanarak TensorFlow'u kurabilirsiniz:

 conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/ python3 -m pip install tensorflow # Verify install: python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Hepsini bir kerede yapıştırabilirsiniz ve tek tek işlenecektir.

WSL 2'yi Windows'a yüklemediyseniz. Yönetici erişimine sahip komut istemine gidin ve ardından aşağıdakini yazın:

 wsl.exe --install

Ubuntu'yu indirmeli ve sisteminiz için WSL özelliğini etkinleştirmelidir. Tamamlanması için PC'nizi yeniden başlatmanız gerekecek.

Sisteminizde Ubuntu'yu bulamazsanız, Microsoft Store'a gidebilir ve Ubuntu WSL'yi yükleyebilirsiniz.

#3 Kaynaktan Oluştur

TensorFlow'un açık kaynak olduğunu göz önünde bulundurarak, yapılandırma seçeneklerinizle sıfırdan oluşturabilirsiniz.

Bu nedenle, tüm seçeneklerin farkında olan ve yapılandırılacak somun ve cıvataları bilen ileri düzey kullanıcılar için bu önerilir. Bununla ilgili daha fazla bilgi edinmek için resmi belgelere bakın.

Linux'ta TensorFlow Nasıl Kurulur?

Windows gibi, TensorFlow'u Miniconda ve Linux'ta pip kullanarak yükleyebilirsiniz. Veya kaynaktan oluşturmayı seçin.

Size nasıl yapıldığını göstereyim:

#1 . Miniconda ve pip kullanma (Önerilen Yöntem)

Not: Windows ile aynı komutları izleyin. Tek fark, Miniconda'yı Linux'a nasıl kurduğunuz/indirdiğinizdir.

Miniconda'yı terminali kullanarak Linux'a nasıl kuracağınız aşağıda açıklanmıştır:

 curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -o Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

Bunun gibi bir şey bulmak için Linux dağıtımınızdaki terminali yeniden başlatın:

Terminal istemi değişkenlerinden önce bir (taban) göreceksiniz. Bu, conda'nın şu anda etkin ve kurulu olduğunu gösterir.

TensorFlow kurulumunu tamamlamadan devre dışı bırakmayın.

Windows için yukarıda belirtilen adımlara gidebilir ve kurulumunu sağlayabilirsiniz. Veya TensorFlow'u yüklemek için aşağıdakini yapıştırın:

 conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/ python3 -m pip install tensorflow # Verify install: python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Linux ile GPU sürücüsü ile ilgili sorunlarınız olabilir. Bunun için daha fazlasını öğrenmek için NVIDIA'nın belgelerine bakmalısınız.

# 2 . Kaynaktan Oluştur

Windows gibi, kaynak kodundan derleme yapmak da Linux'ta zordur ve yalnızca ileri düzey kullanıcılar içindir.

Aklınızda belirli bir şey olmadığı sürece (yeni başlayan biri olduğunuzu varsayarak) bu yöntemi tercih etmemelisiniz. Bu konuda daha fazlasını keşfetmenin en iyi yolu, belgelere başvurmaktır.

Docker Kullanarak TensorFlow Nasıl Kurulur? (Windows ve Linux)

Platformdan bağımsız olarak Docker, TensorFlow görüntülerini sorunsuz bir şekilde yüklemenizi sağlar.

Sisteminizde Docker'ın kurulu olduğundan emin olun veya yardım için Docker kurulum kılavuzumuzu takip edebilirsiniz.

Kurulumu tamamladıktan sonra, Docker içinden aşağıdaki komutu girmeniz gerekir:

 docker pull tensorflow/tensorflow

İşiniz için gerekli konfigürasyonlara sahip bir kapsayıcı başlatmak için Docker kapsayıcılarıyla ilgili uzmanlığa ihtiyacınız var.

Belirli GPU desteği veya farklı bir TensorFlow sürümünü indirmek için resmi belgelerde bulunan seçeneklere bakın.

Docker'ı kullanarak çalıştırmak istediğinizde komut şöyle görünür:

 docker run [-it] [--rm] [-p hostPort:containerPort] tensorflow/tensorflow[:tag] [command]

Çözüm

TensorFlow'un kurulumu tek seferlik bir iştir ve kılavuzumuzla çoğu için sorunsuz bir süreç olmalıdır.

Daha eski Python sürümleriyle veya daha eski bir Conda paket yöneticisiyle önceden yapılandırmalarınız veya kurulumlarınız varsa. TensorFlow'u sorunsuz bir şekilde kurmak için en son güncellemeleri uyguladığınızdan emin olun.

AI ve ML uygulamaları oluşturmak için en iyi AI Platformlarını da keşfedebilirsiniz.