Wie installiere ich tensorflow auf centos 7?

TensorFlow ist eine kostenlose Open-Source-Plattform zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen, die von Google entwickelt wurden. Es wird von einer Reihe von Organisationen verwendet, darunter Twitter, PayPal, Intel, Lenovo und Airbus.

In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie TensorFlow unter CentOS 7 installieren.

TensorFlow kann systemweit in einer virtuellen Python-Umgebung, als Docker-Container oder mit Anaconda installiert werden.

TensorFlow unter CentOS installieren

TensorFlow unterstützt sowohl Python 2 als auch 3.

Wir werden Python 3 verwenden und TensorFlow in einer virtuellen Umgebung installieren. Auf diese Weise können Sie mehrere verschiedene isolierte Python-Umgebungen auf einem einzelnen Computer haben und eine bestimmte Version eines Moduls auf Projektbasis installieren, ohne befürchten zu müssen, dass sich dies auf Ihre anderen Projekte auswirkt.

1. Installieren von Python 3

Wir werden Python 3.6 aus den Software Collections (SCL) -Repositorys installieren.

CentOS 7 wird mit Python 2.7.5 ausgeliefert, das ein wichtiger Bestandteil des CentOS-Basissystems ist. Mit SCL können Sie neuere Versionen von Python 3.x neben dem Standard-Python v2.7.5 installieren, damit System-Tools wie yum weiterhin ordnungsgemäß funktionieren.

Installieren Sie die SCL-Versionsdatei, um das Repository zu aktivieren:

sudo yum install centos-release-scl

Wenn Sie fertig sind, installieren Sie Python 3.6, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

sudo yum install rh-python36

Jetzt können wir eine virtuelle Umgebung für unser TensorFlow-Projekt erstellen.

2. Erstellen einer virtuellen Umgebung

Ab Python 3.6 wird empfohlen, eine virtuelle Umgebung mithilfe des venv Moduls zu erstellen.

Um auf Python 3.6 zuzugreifen, müssen Sie eine neue Shell-Instanz mit dem Tool scl starten:

scl enable rh-python36 bash

Navigieren Sie zu dem Verzeichnis, in dem Sie das TensorFlow-Projekt speichern möchten. Dies kann Ihr Ausgangsverzeichnis oder ein beliebiges anderes Verzeichnis sein, in dem der Benutzer Lese- und Schreibberechtigungen hat.

Erstellen Sie ein neues Verzeichnis für das TensorFlow-Projekt und kopieren Sie es hinein:

mkdir tensorflow_project cd tensorflow_project

Führen Sie im Verzeichnis den folgenden Befehl aus, um die virtuelle Umgebung zu erstellen:

python3 -m venv venv

Mit dem obigen Befehl wird ein Verzeichnis mit dem Namen venv , das eine Kopie der Python-Binärdatei, des Pip-Paketmanagers, der Standard-Python-Bibliothek und anderer unterstützender Dateien enthält. Sie können einen beliebigen Namen für die virtuelle Umgebung verwenden.

Um diese virtuelle Umgebung zu verwenden, müssen Sie sie aktivieren, indem Sie das activate ausführen:

source venv/bin/activate

Nach der Aktivierung wird das bin-Verzeichnis der virtuellen Umgebung am Anfang der $PATH Variablen hinzugefügt. Die Eingabeaufforderung Ihrer Shell ändert sich ebenfalls und zeigt den Namen der aktuell verwendeten virtuellen Umgebung an. In diesem Fall ist das venv .

Aktualisieren Sie pip auf die neueste Version, um Probleme bei der Installation von Paketen zu vermeiden:

pip install --upgrade pip

3. Installieren von TensorFlow

Nachdem die virtuelle Umgebung aktiviert wurde, ist es Zeit, die TensorFlow-Bibliothek zu installieren. Geben Sie dazu Folgendes ein:

pip install --upgrade tensorflow

In der virtuellen Umgebung können Sie den Befehl pip anstelle von pip3 und python anstelle von python3 .

Verwenden Sie zum Überprüfen der Installation den folgenden Befehl, um die TensorFlow-Version zu drucken:

python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'

Zum Zeitpunkt des Schreibens dieses Artikels ist die neueste stabile Version von TensorFlow 1.13.1

1.13.1

Ihre TensorFlow-Version kann von der hier gezeigten Version abweichen.

Wenn Sie mit Ihrer Arbeit fertig sind, deaktivieren Sie die Umgebung, indem Sie disable eingeben deactivate und Sie kehren zu Ihrer normalen Shell zurück.

deactivate

Fazit

In diesem Tutorial haben wir Ihnen gezeigt, wie Sie TensorFlow CentOS 7 installieren.

Python Centos