Перейти к содержимому

Как установить тензор флоу под анаконду

  • автор:

Шаг 1. Создайте виртуальную среду на Python.

Виртуальная среда — это изолированная среда для проектов Python. Внутри виртуальной среды у нас может быть совершенно независимый набор пакетов (зависимостей) и настроек, которые не будут конфликтовать ни с чем в другой виртуальной среде или с локальной средой Python по умолчанию.

Это означает, что мы можем хранить разные версии одного и того же пакета, например, мы можем использовать scikit-learn 0.1 для одного проекта и scikit-learn 0.22 для другого проекта в той же системе, но в разных виртуальных средах.

Создание виртуальной среды

Ubuntu / Mac (Python без Анаконды)

$ virtualenv --system-site-packages -p python3 tf_2

Приведенная выше команда создаст виртуальную среду tf_2 , Понимание команды,

  • virtualenv создаст виртуальную среду.
  • —system-site-packages позволяет проекты в виртуальной среде tf_2 доступ к глобальным сайт-пакетам. Настройка по умолчанию не разрешает этот доступ ( —no-site-packages раньше использовался для этой настройки по умолчанию, но теперь устарел.)
  • -p python3 используется для установки интерпретатора Python для tf_2 , Этот аргумент можно пропустить, если virtualenv был установлен с Python3. По умолчанию это интерпретатор python для виртуальной среды. Другой вариант для установки Python3.x в качестве интерпретатора $ virtualenv —system-site-packages —python=python3.7 tf_2 , Это дает больше контроля.
  • tf_2 это имя виртуальной среды, которую мы создали. Это создает физический каталог в месте расположения виртуальных сред. это /tf_2 Каталог содержит копию компилятора Python и все пакеты, которые мы установим позже.

Конда на Ubuntu / Mac (Python от Анаконды)

Если вы используете Conda, вы можете создать виртуальную среду как,

$ conda create -n tf_2

Приведенная выше команда также создаст виртуальную среду tf_2 , В отличие от ранее, нам не требуется устанавливать другой пакет для создания виртуальной среды. Встроенный conda Команда обеспечивает это.

  • conda может использоваться для создания виртуальных сред, установки пакетов, вывода списка установленных пакетов в среде и т. д. Короче, conda выполняет операции, которые pip а также virtualenv делает Тем не мение, conda не заменяет pip так как некоторые пакеты доступны на pip но не на conda ,
  • create используется для создания виртуальной среды.
  • -n это аргумент, специфичный для create , -n используется для названия виртуальной среды. Значение n то есть имя среды, здесь tf_2 ,
  • Дополнительные полезные аргументы: аналогично —system-site-packages в virtualenv , —use-local может быть использован.

Шаг 2. Активируйте виртуальную среду.

Активируйте виртуальную среду.

Ubuntu / Mac (Python без Анаконды)

$ source tf_2/bin/activate

Конда на Ubuntu / Mac (Python от Анаконды)

$ conda activate tf_2

После активации терминал изменится на этот (tf_2) $ ,

Шаг 3. Установите TensorFlow 2.0.

Следующие инструкции одинаковы для обеих опций Python.

Перед началом установки TensorFlow мы обновим pip ,

(tf_2) $ pip install --upgrade pip

Теперь установите TensorFlow.

(tf_2) $ pip install --upgrade tensorflow==2.0.0-beta1

tensorflow Приведенный выше аргумент устанавливает версию 2.0.0-бета1 только для процессора.

На момент написания этой статьи у нас был тензор потока 2.0.0-бета1. Это рекомендуется. Мы можем изменить аргумент на один из следующих, основываясь на нашем требовании.

  • tensorflow==2.0.0-beta1 -Preview TF 2.0 Beta build только для процессора (рекомендуемые).
  • tensorflow-gpu==2.0.0-beta1 -Preview TF 2.0 Бета-версия с Поддержка GPU,
  • tensorflow -Последний стабильный выпуск только для процессора,
  • tensorflow-gpu — Последний стабильный выпуск с Поддержка GPU,
  • tf-nightly — Предварительный просмотр ночной сборки только для процессора.
  • tf-nightly-gpu -Предыдущий ночной билд с Поддержка GPU,

Примечание: мы будем использовать pip install и для Конды. TensorFlow не доступен с conda ,

Шаг 4. Проверьте установку.

Чтобы быстро проверить установку через терминал, используйте

(tf_2) $ python -c "import tensorflow as tf; x = [[2.]]; print('tensorflow version', tf.__version__); print('hello, <>'.format(tf.matmul(x, x)))"

Вывод будет (игнорируя системные сообщения),

tensorflow version 2.0.0-beta1
hello, [[4.]]

Обратите внимание на вывод версии TensorFlow. Если это не та версия, которую вы установили (в данном случае 2.0.0-бета1), значит, что-то пошло не так. Скорее всего, ранее был установлен TensorFlow и / или текущая установка не удалась.

Пример TensorFlow 2.0

Мы будем тестировать и изучать TensorFlow 2.0 с MNIST (fashion_mnist)Пример классификации изображений.

import matplotlib.pyplot as plt

import tensorflow as tf
layers = tf.keras.layers

import numpy as np

print(tf.__version__)

Убедитесь, что tf.__version__ выходы 2.х. Если версия старше, проверьте установку или виртуальную среду.

Скачатьfashion_mnistданные из tf открыть наборы данных и предварительно обработать его.

mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

Чтобы ознакомиться с данными, мы приведем несколько примеров из них.

class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']plt.figure(figsize=(10,10))
for i in range(25): 
plt.subplot(5,5,i+1) 
plt.xticks([]) 
plt.yticks([]) 
plt.grid(False) 
plt.imshow(x_train[i], cmap=plt.cm.binary) 
plt.xlabel(class_names[y_train[i]])
plt.show()

Теперь мы будем строить модельпослойный,

model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))model.compile(optimizer='adam', 
loss='sparse_categorical_crossentropy', 
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

Обратите внимание, что эта модель предназначена только для демонстрации и, следовательно, обучена всего за пять эпох.

Теперь мы проверим точность модели на тестовых данных.

model.evaluate(x_test, y_test)

Мы представим одно из предсказаний. Мы будем использовать некоторые UDF из [ 3 ].

def plot_image(i, predictions_array, true_label, img): 
predictions_array, true_label, img = predictions_array[i], true_label[i], img[i] 
plt.grid(False) 
plt.xticks([]) 
plt.yticks([]) 
 
plt.imshow(img, cmap=plt.cm.binary) predicted_label = np.argmax(predictions_array) 
 
if predicted_label == true_label: 
color = 'blue' 
else: 
color = 'red' 
 
plt.xlabel("<> % (<>)".format(class_names[predicted_label], 
100*np.max(predictions_array), 
class_names[true_label]), 
color=color)def plot_value_array(i, predictions_array, true_label): 
predictions_array, true_label = predictions_array[i], true_label[i] 
plt.grid(False) 
plt.xticks([]) 
plt.yticks([]) 
thisplot = plt.bar(range(10), predictions_array, color="#777777") 
plt.ylim([0, 1]) 
predicted_label = np.argmax(predictions_array) 
 
thisplot[predicted_label].set_color('red') 
thisplot[true_label].set_color('blue')

Мы найдем прогноз, то есть вероятность каждого изображения, принадлежащего каждому из 10 классов, для тестовых изображений.

predictions = model.predict(x_test)i = 0
plt.figure(figsize=(6,3))
plt.subplot(1,2,1)
plot_image(i, predictions, y_test, x_test)
plt.subplot(1,2,2)
plot_value_array(i, predictions, y_test)
plt.show()

Как мы можем видеть на графике выше, вероятность предсказания «ботинка лодыжки» самая высокая. Для дальнейшего подтверждения мы выводим прогнозируемую метку как,

predicted_label = class_names[np.argmax(predictions[0])]
print('Actual label:', class_names[y_test[0]]) 
print('Predicted label:', predicted_label)

Шаг 5. Деактивировать виртуальную среду

Перед закрытием мы отключим виртуальную среду.

Для virtualenv использование,

(tf_2) $ deactivate

Для conda использование,

(tf_2) $ conda deactivate

Репозиторий GitHub с примером MNIST на TensorFlow 2.0 Вот,

Вывод

  • TensorFlow 2.0 предоставляет простые в использовании возможности keras API, например, послойное моделирование.
  • Мы узнали об установке TensorFlow 2.0.
  • Мы прошли настоящий пример классификации данных MNIST с TF 2.0.

Ссылки

  1. Стандартизация на Keras: руководство по API высокого уровня в TensorFlow 2.0
  2. Что будет в TensorFlow 2.0
  3. Тренируй свою первую нейронную сеть: базовая классификация

Это сообщение было первоначально размещено на medium.com 13 июня 2019 г.

2) Скачать и установить TensorFLow

В этом уроке мы объясним, как установить TensorFlow с Anaconda . Вы узнаете, как использовать TensorFlow с Jupyter. Jupyter — зритель ноутбука.

Версии TensorFlow

TensorFlow поддерживает вычисления для нескольких процессоров и графических процессоров. Это означает, что вычисления могут быть распределены по устройствам для повышения скорости обучения. С распараллеливанием вам не нужно ждать недели, чтобы получить результаты алгоритмов обучения.

Для пользователя Windows TensorFlow предоставляет две версии:

  • Только TensorFlow с поддержкой ЦП : если ваш компьютер не работает на графическом процессоре NVIDIA, вы можете установить только эту версию
  • TensorFlow с поддержкой GPU : для более быстрых вычислений вы можете использовать эту версию TensorFlow. Эта версия имеет смысл, только если вам нужны сильные вычислительные возможности.

Во время этого урока достаточно базовой версии TensorFlow.

Примечание. TensorFlow не поддерживает GPU в MacOS.

Вот как это сделать

  • Установить Анаконду
  • Создайте файл .yml для установки Tensorflow и зависимостей
  • Запустите Jupyter Notebook
  • Установить Анаконду
  • Создайте файл .yml для установки зависимостей
  • Используйте pip для добавления TensorFlow
  • Запустите Jupyter Notebook

Чтобы запустить Tensorflow с Jupyter, вам нужно создать среду в Anaconda. Это означает, что вы будете устанавливать Ipython, Jupyter и TensorFlow в соответствующую папку на нашей машине. Помимо этого, вы добавите одну важную библиотеку для науки о данных: «Панды». Библиотека Pandas помогает манипулировать фреймом данных.

Установить Анаконду

Загрузите Anaconda версии 4.3.1 (для Python 3.6) для соответствующей системы.

Anaconda поможет вам управлять всеми библиотеками, необходимыми для Python или R. Обратитесь к этому руководству, чтобы установить Anaconda

Создайте файл .yml для установки Tensorflow и зависимостей

Это включает в себя

  • Найдите путь Анаконды
  • Установите рабочий каталог Anaconda
  • Создайте файл yml (для пользователя MacOS TensorFlow установлен здесь)
  • Отредактируйте файл yml
  • Скомпилируйте файл yml
  • Активировать Анаконду
  • Установите TensorFlow (только для пользователей Windows)

Шаг 1) Найдите Анаконду

Первый шаг, который вам нужно сделать, это найти путь Анаконды. Вы создадите новую среду conda, которая включает в себя необходимые библиотеки, которые вы будете использовать в учебниках по TensorFlow.

Windows

Если вы пользователь Windows, вы можете использовать Anaconda Prompt и набрать:

C:\>where anaconda

Нам интересно знать имя папки, в которой установлена ​​Anaconda, потому что мы хотим создать нашу новую среду внутри этого пути. Например, на рисунке выше Anaconda установлена ​​в папке Admin. Для вас это может то же самое, то есть Admin или имя пользователя.

Далее мы установим рабочий каталог от c: \ до Anaconda3.

MacOS

для пользователя MacOS вы можете использовать Терминал и набрать:

which anaconda

Вам нужно будет создать новую папку внутри Anaconda , которая будет содержит IPython , Jupyter и TensorFlow . Быстрый способ установить библиотеки и программное обеспечение — написать файл yml.

Шаг 2) Установите рабочий каталог

Вам нужно указать рабочий каталог, в котором вы хотите создать файл yml. Как уже было сказано, он будет расположен внутри Анаконды.

Для пользователей MacOS:

Терминал устанавливает рабочий каталог по умолчанию для Users / USERNAME . Как видно на рисунке ниже, путь к anaconda3 и рабочему каталогу идентичны. В MacOS последняя папка отображается перед $. Терминал установит все библиотеки в этом рабочем каталоге.

Если путь в текстовом редакторе не совпадает с рабочим каталогом, вы можете изменить его, написав cd PATH в Терминале. PATH — это путь, который вы вставили в текстовый редактор. Не забудьте обернуть PATH ‘PATH’. Это действие изменит рабочий каталог на PATH.

Откройте свой терминал и введите:

cd anaconda3

Для пользователя Windows (убедитесь, что папка перед Anaconda3):

cd C:\Users\Admin\Anaconda3

или путь «где анаконда» команда дает вам

Шаг 3) Создайте файл yml

Вы можете создать файл yml внутри нового рабочего каталога. Файл установит зависимости, необходимые для запуска TensorFlow. Скопируйте и вставьте этот код в Терминал.

Для пользователей MacOS: 

touch hello-tf.yml

Новый файл с именем hello-tf.yml должен появиться внутри anaconda3

Для пользователя Windows: 

echo.>hello-tf.yml

Должен появиться новый файл с именем hello-tf.yml

Шаг 4) Отредактируйте файл yml

Для пользователей MacOS:

Вы готовы редактировать файл yml. Вы можете вставить следующий код в Терминал для редактирования файла. Пользователь MacOS может использовать vim для редактирования файла yml.

vi hello-tf.yml

Пока что ваш терминал выглядит так

Вы входите в режим редактирования . Внутри этого режима вы можете после нажатия esc:

  • Нажмите i для редактирования
  • Нажмите w, чтобы сохранить
  • Нажмите q! выйти

Введите следующий код в режиме редактирования и нажмите esc, а затем: w

Примечание: файл регистр и предназначен для чувствительных. 2 пробела требуются после каждого намерения.

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

Код Объяснение

  • name: hello-tf: имя yml-файла
  • зависимости:
  • Python = 3.6
  • jupyter
  • IPython
  • pandas: установите библиотеки Python версии 3.6, Jupyter, Ipython и pandas
  • pip: установить библиотеку Python
    • https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: установите TensorFlow из Google apis.

    Нажмите esc и затем: q! в тихом режиме редактирования.

    Для пользователя Windows:

    В Windows нет программы vim, поэтому для выполнения этого шага достаточно Блокнота.

    notepad hello-tf.yml

    Введите следующее в файл

    name: hello-tfdependencies: - python=3.6 - jupyter - ipython - pandas
    • name: hello-tf: имя yml-файла
    • зависимости:
    • Python = 3.6
    • jupyter
    • IPython
    • pandas: установите библиотеки Python версии 3.6, Jupyter, Ipython и pandas

    Откроется блокнот, вы можете редактировать файл отсюда.

    Примечание. Пользователи Windows установят TensorFlow на следующем шаге. На этом этапе вы только готовите среду conda

    Шаг 5) Скомпилируйте файл yml

    Вы можете скомпилировать файл .yml с помощью следующего кода:

    conda env create -f hello-tf.yml

    Примечание. Для пользователей Windows новая среда создается внутри текущего пользовательского каталога.

    Это требует времени. Это займет около 1,1 ГБ на жестком диске.

    Шаг 6) Активируйте среду conda

    Мы почти закончили. Теперь у вас есть 2 окружения. Вы создали изолированную среду conda с библиотеками, которые вы будете использовать во время обучения. Это рекомендуемая практика, поскольку для каждого проекта машинного обучения требуются разные библиотеки. Когда проект закончен, вы можете удалить или нет эту среду.

    conda env list

    Звездочка указывает на значение по умолчанию. Вам нужно переключиться на hello-tf, чтобы активировать среду

    Для пользователей MacOS:

    source activate hello-tf

    Для пользователя Windows:

    activate hello-tf

    Вы можете проверить все зависимости в одной среде. Это важно, потому что позволяет Python использовать Jupyter и TensorFlow из одной среды. Если вы не видите их три в одной папке, вам нужно начать все сначала.

    Для пользователей MacOS:

    which python which jupyter which ipython

    Необязательно: Вы можете проверить наличие обновлений.

    pip install --upgrade tensorflow

    Шаг 7) Только для пользователей Windows: установите TensorFlow

    Для пользователей Windows:

    where python where jupyter where ipython

    Как видите, теперь у вас есть две среды Python. Основной и недавно созданный на ie hello-tf. В основном окружении conda не установлен tenorFlow, только hello-tf. На рисунке Python, Jupyter и Ipython установлены в одной среде. Это означает, что вы можете использовать TensorFlow с ноутбуком Jupyter.

    Вам необходимо установить Tensorflow с помощью следующей команды. Только для пользователей Windows

    pip install tensorflow

    Запустите Jupyter Notebook

    Эта часть одинакова для обеих ОС.

    Вы можете открыть TensorFlow с помощью Jupyter.

    Примечание. Каждый раз, когда вы хотите открыть TensorFlow, вам нужно инициализировать среду

    Вы будете действовать следующим образом:

    • Активировать окружение hello-tf conda
    • Открытый Юпитер
    • Импортировать тензор потока
    • Удалить блокнот
    • Закрыть Юпитер

    Шаг 1) Активировать Conda

    Для пользователей MacOS:

    source activate hello-tf

    Для пользователя Windows:

    conda activate hello-tf

    Шаг 2) Откройте Jupyter

    После этого вы можете открыть Jupyter из терминала

    jupyter notebook

    Ваш браузер должен открыться автоматически, в противном случае скопируйте и вставьте URL-адрес, предоставленный Терминалом. Это начинается с http: // localhost: 8888

    Внутри Jupyter Notebook вы можете увидеть все файлы в рабочем каталоге. Чтобы создать новый Блокнот, просто нажмите на новый и Python 3

    Примечание . Новый блокнот автоматически сохраняется в рабочем каталоге.

    Шаг 3) Импортировать Tensorflow

    Внутри ноутбука вы можете импортировать TensorFlow с псевдонимом tf. Нажмите, чтобы запустить. Новая ячейка создана ниже.

    import tensorflow as tf

    Давайте напишем ваш первый код с TensorFlow.

    hello = tf.constant('Hello, Guru99!') hello

    Новый тензор создан. Поздравление. Вы успешно установили TensorFlow с Jupyter на свою Машину.

    Шаг 4) Удалить файл

    Вы можете удалить файл с именем Untitled.ipynb внутри Jupyer.

    Шаг 5) Закройте Jupyter

    Есть два способа закрытия Jupyter. Первый способ — прямо с ноутбука. Второй способ — использование терминала (или Anaconda Prompt)

    От Юпитера

    На главной панели Jupyter Notebook просто нажмите Выход

    Вы будете перенаправлены на страницу выхода.

    Из терминала

    Выберите терминал или приглашение Anaconda и дважды нажмите Ctrl + C.

    Когда вы в первый раз делаете ctr + c, вас попросят подтвердить, что вы хотите выключить ноутбук. Повторите Ctrl + C для подтверждения

    Вы успешно вышли из системы.

    Юпитер с основной средой Конда

    Если вы хотите запустить TensorFlow с jupyter для будущего использования, вам нужно открыть новый сеанс с

    source activate hello-tf

    Если вы этого не сделаете, Jupyter не найдет TensorFlow

    Научный форум dxdy

    Здравствуйте. Начинаю изучать Tensorflow, но выбрал версию для Java по нескольким причинам. Язык Java немного знаю, прямо сейчас его осваиваю. Плюс, стоит задача разработать алгоритм прогноза продаж для торговой сети, и Java больше подходит для разработки полноценных бизнес-программ, чем Python.
    В интернете очень много примеров работы с Tensorflow для Python, но я не нашёл примеров для Java для версии Tensorflow 2.х . Нужен минимальный пример, например с созданием переменных, констант, в идеале простейшей нейросети. Если кто-то этим занимается. Это сильно сэкономило бы мне время на изучение.

    Re: Tensorflow для Java. Нужен простой пример.
    29.09.2022, 12:56

    Последний раз редактировалось Schrodinger’s cat 29.09.2022, 13:26, всего редактировалось 3 раз(а).

    Крайне рекомендую Keras.

    https://keras.io/
    Из книг, первое что гуглится: Франсуа Шолле, Антонио Джулли мне понравились.

    Да и идеология у всех этих фреймворков такова что сетки собираем и учим в питоне, а юзаем уже в чем хотим.
    Пробовал собирать и учить прямо в C#, это застрелиться не встать.

    В качестве обучения можно и примеры CNTK смотреть, очень похож на ТензорФлоу.

    Если все же очень хочется все делать именно в джаве, то Вы выбрали не тот фреймворк.

    Re: Tensorflow для Java. Нужен простой пример.
    02.10.2022, 00:28

    Спасибо за ответ.

    Видимо, придётся изучать и сам Python, и Tensorflow для него. Для Java изучение продвигается очень тяжело. Простейшие вещи вроде инициализации переменной наталкиваются на большие сложности. Это связано как со слабой документацией API для Java на офф. сайте, так и со сложностью классов и их отношений. Всё время приходится смотреть определение того или иного класса в исходных кодах Tensorflow, но это мало помогает.
    В то время как для Python примеров очень много, и вещи вроде инициализации переменной вообще не вызывают проблем даже у начинающих.

    Re: Tensorflow для Java. Нужен простой пример.
    02.10.2022, 09:31

    Последний раз редактировалось Mental 02.10.2022, 09:59, всего редактировалось 1 раз.

    K_Alex в сообщении #1565955 писал(а):

    Спасибо за ответ.

    Видимо, придётся изучать и сам Python, и Tensorflow для него. Для Java изучение продвигается очень тяжело. Простейшие вещи вроде инициализации переменной наталкиваются на большие сложности. Это связано как со слабой документацией API для Java на офф. сайте, так и со сложностью классов и их отношений. Всё время приходится смотреть определение того или иного класса в исходных кодах Tensorflow, но это мало помогает.
    В то время как для Python примеров очень много, и вещи вроде инициализации переменной вообще не вызывают проблем даже у начинающих.

    Просто не нужно торопиться. Java один из самых документированных ЯП. Офф. доки это только первые полгода. Потом только stackoverflow .
    Чтобы реально быстро продвинуться, нужно приобрести хороший курс именно по Tensorflow, и потом плясать от того каким языком автор курса пользуется.
    Но если у вас с инициализацией переменной проблемы, то это очень сильно не зер гуд.

    Posted automatically
    02.10.2022, 13:42

    Супермодератор
    i Тема перемещена из форума «Программирование» в форум «Искусственный интеллект и Машинное обучение»
    Причина переноса: тематика.

    Re: Tensorflow для Java. Нужен простой пример.
    02.10.2022, 18:01

    Последний раз редактировалось Schrodinger’s cat 02.10.2022, 18:41, всего редактировалось 5 раз(а).

    K_Alex в сообщении #1565955 писал(а):
    Видимо, придётся изучать и сам Python, и Tensorflow для него.
    K_Alex в сообщении #1565955 писал(а):
    Простейшие вещи вроде инициализации переменной наталкиваются на большие сложности.

    Из за тормознутых реализаций самого питона пробовал весь процесс перенести на C#, кроме постоянных мучений ничего не получил. Видимо на всем остальном кроме питона будет тоже самое.
    А чтобы простейшие вещи стали таковыми нужен Keras.
    Проблемы производительности можно победить тем, что логику программы нужно максимально оставить на том языке на котором написаны программы (у меня это C++/C#), применением библиотек для питона которые написаны на С/С++, применением всевозможных ускорителей перекомпилирующих код, использующих GPU (всякие либы декораторов, Numba т.д.), можно самому писать библиотеки под питон (Мне нравится Pybind 11).
    Но при использовании уже готовых АПИ это и не нужно.

    Что касается всевозможных курсов ИМХО это хрень полная. Сам не пользовался но знаю тех кто пробовал и остались не в восторге. Кроме того в нете можно найти отзывы по всяким курсам, так же люди не в восторге. Подавляющее число этих курсов составлено из того, что и так можно найти в нете за бесплатно. Потом когда вы придете устраиваться на работу и скажите что вы прошли курсы.

    Так же рекомендую Анаконду.

    Почему вы пишите на Java?
    Java это про интернет, веб сервисы, и такое все. А нейронные сети для этого языка второстепенны. Вы пишите нейронные сети для интернет приложений?

    Re: Tensorflow для Java. Нужен простой пример.
    03.10.2022, 23:01

    Спасибо всем за ответы. Уже читаю хорошую книгу по Python (Марк Лутц «Изучаем Python»). Сконцентируюсь на изучении самого Tensorflow и Keras, пока на Python.

    Schrodinger’s cat в сообщении #1565998 писал(а):
    Почему вы пишите на Java?

    Потому что требовалось позже интегрировать эту программу с 1С. На Java я могу разработать веб-сервис и интегрировать с 1С, базовые знания Java для этого есть. Python приходится изучать с нуля. Ну и плюс, чтобы не было каши в голове от языков программирования: разрабатываю на 1С уже 8 лет, сейчас параллельно изучаю Java. Теперь придётся учить ещё Python.

    Re: Tensorflow для Java. Нужен простой пример.
    04.10.2022, 13:15

    Для быстрого старта из питона Вам понадобится только базовый синтаксис. if, else, for, while, print, понятие срезов, кортежей.
    А так же NumPy — это краеугольный камень без которого никуда.
    Зная это уже можно начинать пробовать. Основное представление об ООП (8 лет Java) у Вас уже есть, остальное можно походу дела дочитывать.
    А то пока пару талмудов прочитаешь уже и интерес пропадет

    K_Alex в сообщении #1566057 писал(а):
    Ну и плюс, чтобы не было каши в голове от языков программирования

    К сожалению реальность такова, что не сущестсвует самого лучшего ЯП, каждый хорош для своих задач.
    ИМХО любой нормальный прогер рано или поздно начинает знать много ЯП.

    Как установить Tensorflow

    TensorFlow – это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная компанией Google Brain (исследовательское подразделение Google) для создания и обучения разнообразных моделей машинного обучения.

    Она была представлена в 2015 году и быстро стала одной из самых популярных и влиятельных библиотек для разработки моделей глубокого обучения и различных нейросетей.

    TensorFlow предоставляет широкий спектр инструментов и библиотек для создания и обучения моделей машинного обучения. Основная концепция TensorFlow заключается в описании вычислительных графов, где узлы представляют математические операции, а рёбра – данные, перемещающиеся между этими операциями. Такой граф позволяет эффективно оптимизировать и распараллеливать вычисления, что особенно важно при обучении больших и сложных моделей.

    TensorFlow широко используется для различных задач машинного обучения, включая:

    • обработку изображений, обработку естественного языка,
    • голосовую и речевую обработку,
    • анализ данных,
    • многие другие.

    Он поддерживает как традиционные методы машинного обучения, так и современные глубокие нейросети, включая свёрточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры.

    В дополнение к основной библиотеке TensorFlow, существует также:

    • TensorFlow Lite – версия для развёртывания моделей на мобильных устройствах;
    • TensorFlow.js – версия для выполнения моделей в браузерах и Node.js.

    TensorFlow имеет большое сообщество разработчиков, активно создающих и делающих доступными различные расширения, модели и инструменты, что делает его мощным инструментом для исследований и разработки в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

    Аренда выделенного сервера

    В RU-CENTER вы можете арендовать выделенный сервер, который поможет со всеми вашими проектами, включая те, что работают с TenserFlow.

    Обеспечьте максимальную надёжность и безопасность хранения данных на мощных физических серверах, размещенных в нашем дата-центре в Москве. Независимо от тарифа, мы гарантируем обслуживание и поддержку 24/7, чтобы ваши проекты всегда были на пике производительности.

    Доверьте свои вычислительные потребности профессионалам RU-CENTER и сделайте следующий шаг к эффективному и надёжному развитию своих проектов.

    Установка и удаление TensorFlow в Python

    Чтобы установить TensorFlow в Python, вы можете использовать утилиту управления пакетами «pip».

    Важно! «pip» – это стандартный инструмент управления пакетами для Python. Он позволяет устанавливать, обновлять и удалять сторонние пакеты и библиотеки, включая TensorFlow.

    Инструкция 1. Если вы поставили Python ради TensorFlow:

    1. Откройте терминал.
    2. Введите следующую команду для установки последней версии TensorFlow:

    «pip» install tensorflow

    Инструкция 2. Если вы поставили Python не только для TensorFlow:

    Если у вас уже установлены другие пакеты и вы хотите избежать возможных конфликтов с версиями зависимых пакетов, рекомендуется использовать виртуальное окружение. Это позволит вам создать изолированное пространство для установки TensorFlow и его зависимостей.

    Один из инструментов, который может помочь в создании и управлении виртуальными средами, – это «virtualenv».

    1. Откройте терминал.
    2. Установите «virtualenv» с помощью «pip»:

    pip install virtualenv

    1. Затем создайте виртуальное окружение в отдельной директории:

    Этими командами мы создали виртуальное окружение с именем «mytensorflowenv» в директории «mymlproject».

    1. После создания виртуального окружения, активируйте его, используя команду:

    Если активация прошла успешно, вы увидите изменение в строке командной строки, отображающее имя вашей виртуальной среды в скобках.

    1. Теперь вы готовы установить TensorFlow и другие необходимые пакеты в эту изолированную среду. Просто выполните команду:

    (mytensorflowenv) pip install tensorflow

    Готово! Вы можете начать работу над вашей оптимизацией нейросети.

    Когда завершите работу, чтобы выйти из виртуальной среды, просто наберите:

    Таким образом, вы можете избежать конфликтов между зависимостями и сохранить чистоту установок для других ваших проектов.

    Важно! Если вы захотите удалить TensorFlow, то достаточно будет ввести команду:

    pip uninstall tensorflow

    Установка TensorFlow в Windows

    Установить TensorFlow в Windows действительно несложно. Давайте рассмотрим процедуру установки для версий TensorFlow с использованием CPU и GPU.

    Важно! Помните, что выбор версии (CPU или GPU) зависит от ваших потребностей и ресурсов компьютера. CPU-версия подходит для большинства задач, но GPU-версия может существенно ускорить процесс обучения моделей глубокого обучения.

    Установка TensorFlow с использованием CPU:

    Откройте терминал и введите следующую команду:

    pip install tensorflow

    Эта команда установит версию TensorFlow, которая предназначена для работы с CPU. Она подходит для большинства задач машинного обучения.

    Установка TensorFlow с использованием GPU (при наличии поддерживаемой видеокарты):

    Если у вас есть совместимая видеокарта и вы хотите использовать GPU для ускорения обучения моделей глубокого обучения, вы можете установить TensorFlow-GPU. Введите следующую команду в командной строке:

    pip install tensorflow-gpu

    Это установит TensorFlow, оптимизированный для работы с GPU.

    GPU версия TensorFlow может потребовать установки дополнительных библиотек, таких как CUDA и cuDNN, чтобы обеспечить правильное взаимодействие с вашей видеокартой.

    В любом случае вы успешно установили TensorFlow на ОС Windows! После установки TensorFlow, вы можете начать создавать и обучать модели машинного обучения.

    Установка TensorFlow в Anaconda

    1. В окне Anaconda Prompt введите следующую команду для создания новой виртуальной среды с именем «tensorflow»:

    conda create -n tensorflow

    1. Подтвердите загрузку и установку всех необходимых пакетов, нажав клавишу Y.
    2. После завершения создания виртуальной среды, активируйте её, введя следующую команду:

    conda activate tensorflow

    Если активация прошла успешно, вы увидите изменение в строке командной строки с «(base)» на «(tensorflow)».

    1. Теперь, находясь в активированной виртуальной среде, установите TensorFlow с помощью следующей команды:

    conda install tensorflow

    1. Подтвердите установку, нажав клавишу Y, и дождитесь загрузки библиотеки и всех необходимых зависимостей.

    После завершения установки, вы можете начать использовать TensorFlow внутри вашей Anaconda-виртуальной среды.

    Таким образом, вы создали изолированную среду в Anaconda с установленным TensorFlow, что поможет избежать конфликтов зависимостей с другими проектами.

    Установка TensorFlow в PyCharm

    Для установки TensorFlow в PyCharm вам потребуются установленные:

    • PyCharm,
    • Python,
    • «pip».
    1. Откройте PyCharm и создайте новый проект с помощью опции New Project.
    2. Выберите интерпретатор проекта – Python.
    3. В разделе «New environment using» выберите virualenv.
    4. Щёлкните Create, чтобы создать новый проект.
    5. Вызовите терминал PyCharm, кликнув по значку в нижнем левом углу экрана, как показано на картинке:

    1. Для установки TensorFlow введите:

    pip install tensorflow

    1. Дождитесь завершения установки. Это может занять несколько минут. В процессе вы будете видеть следующие строки:

    Downloading tensorflow-2.13.0-cp39-cp39-macosx_12_0_arm64.whl (1.9 kB)

    Downloading tensorflow_macos-2.13.0-cp39-cp39-macosx_12_0_arm64.whl (189.3 MB)

    Downloading flatbuffers-23.5.26-py2.py3-none-any.whl (26 kB)

    Downloading absl_py-1.4.0-py3-none-any.whl (126 kB)

    Downloading tensorflow_estimator-2.13.0-py2.py3-none-any.whl (440 kB)

    Downloading packaging-23.1-py3-none-any.whl (48 kB)

    Downloading six-1.16.0-py2.py3-none-any.whl (11 kB)

    Downloading astunparse-1.6.3-py2.py3-none-any.whl (12 kB)

    Downloading grpcio-1.57.0-cp39-cp39-macosx_10_10_universal2.whl (9.1 MB)

    1. После завершения установки вы можете проверить TensorFlow, импортировав его в свой Python-код. Откройте новый файл Python и введите следующий код:

    import tensorflow as tf

    1. Запустите код. Если TensorFlow установлен правильно, вы увидите номер версии, который будет выведен в консоли снизу в формате:

    Готово! Вы успешно установили TensorFlow в PyCharm.

    Заключение

    В этом руководстве мы рассмотрели простые и эффективные шаги по установке TensorFlow – мощной библиотеки машинного обучения, – на разные платформы.

    Похожие публикации:
    1. Как выучить html и css с нуля самостоятельно
    2. Как добавить pip в path
    3. Как добавить библиотеку в netbeans
    4. Как посмотреть как работает процессор

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *