Introducción
TensorFlow es una de las mejores bibliotecas de aprendizaje automático para Python. Hay varias versiones de TensorFlow con diferentes capacidades. Además, ciertos lanzamientos solo son compatibles con versiones específicas de Python.
Este artículo explica cómo actualizar o degradar TensorFlow.
Requisitos previos
- Python 3.6-3.9 instalado y configurado (verifique la versión de Python antes de comenzar).
- TensorFlow 2 instalado.
- El administrador de paquetes pip versión 19.0 o superior (verifique la versión de pip y actualice si es necesario).
- Acceso a la línea de comandos/terminal o entorno de notebook.
- Python 3.9 funciona con TensorFlow 2.5 y versiones posteriores.
- Python 3.8 funciona con TensorFlow 2.2 y versiones posteriores.
Cómo actualizar TensorFlow
Para actualizar TensorFlow a una versión más nueva:
1. Abra la terminal (CTRL +ALT +T ).
2. Verifique la versión de TensorFlow actualmente instalada:
pip3 show tensorflow
El comando muestra información sobre el paquete, incluida la versión.
3. Actualice TensorFlow a una versión más nueva con:
pip3 install --upgrade tensorflow==<version>
Asegúrese de seleccionar una versión compatible con su lanzamiento de Python . Si la versión es incompatible, la versión no se instalará. Para el entorno del portátil, use el siguiente comando y reinicie el kernel después de completarlo:
!pip install --upgrade tensorflow==<version>La instalación elimina automáticamente la versión anterior junto con las dependencias e instala la actualización más reciente.
4. Por último, verifique la versión actualizada ejecutando:
pip3 show tensorflow
Cómo degradar TensorFlow
La mejor práctica para la degradación de TensorFlow es usar la última versión de Python y TensorFlow. Las versiones anteriores tienen problemas de vulnerabilidad, así que tenga cuidado al degradar.
1. Comprueba la versión de TensorFlow actualmente instalada:
pip3 show tensorflow2. Baja TensorFlow a una versión inferior ejecutando:
pip3 install --upgrade tensorflow==<version>Establezca la versión en un número más bajo que la versión instalada actualmente. Al elegir, asegúrese de que la versión sea compatible con la versión de Python.
Si está utilizando un entorno Notebook, ejecute el siguiente comando y reinicie el kernel cuando se complete la instalación:
!pip install --upgrade tensorflow==<version>La actualización elimina automáticamente el TensorFlow existente e instala la versión indicada.
3. Finalmente, usa el pip show Comando para confirmar la versión correcta de TensorFlow instalada:
pip3 show tensorflowNota :implemente TensorFlow en una instancia de servidor Bare Metal Cloud para asegurarse de que sus cargas de trabajo de TensorFlow siempre tengan suficientes recursos para un rendimiento óptimo.