TensorFlow es una plataforma gratuita y de código abierto para el aprendizaje automático creada por Google. Lo utilizan varias organizaciones, incluidas Twitter, PayPal, Intel, Lenovo y Airbus.
TensorFlow se puede instalar en todo el sistema, en un entorno virtual de Python, como Dockercontainer o con Anaconda. Para fines de aprendizaje, es mejor instalar TensorFlow en un entorno virtual de Python. De esta forma, puede tener varios entornos de Python aislados diferentes en una sola computadora e instalar una versión específica de un módulo por proyecto sin preocuparse de que afecte a sus otros proyectos.
Este tutorial lo guiará a través del proceso de instalación de TensorFlow en Debian 9.
Instalando TensorFlow en Debian 9 #
Las siguientes secciones brindan instrucciones paso a paso sobre cómo instalar TensorFlow en un entorno virtual de Python en Debian 9.
1. Instalación de Python 3 y venv #
De forma predeterminada, Debian 9 se envía con Python 3.5. Para verificar que Python 3 está instalado en su sistema, escriba:
python3 -VLa salida debería verse así:
Python 3.5.3
La forma recomendada de crear un entorno virtual es mediante el venv módulo. Instale el python3-venv paquete que proporciona el venv módulo ejecutando el siguiente comando:
sudo apt install python3-venvUna vez hecho esto, podemos continuar con el siguiente paso y crear un entorno virtual para nuestro proyecto TensorFlow.
2. Creación de un entorno virtual #
Navegue hasta el directorio en el que le gustaría almacenar sus entornos virtuales de Python 3. Puede ser su directorio de inicio o cualquier otro directorio donde su usuario tenga permisos de lectura y escritura.
Crea un nuevo directorio para el proyecto TensorFlow y haz clic en él:
mkdir my_tensorflowcd my_tensorflow
Desde dentro del directorio, ejecute el siguiente comando para crear el entorno virtual:
python3 -m venv venv
El comando anterior creará un directorio llamado venv , que contiene una copia del binario de Python, el administrador de paquetes Pip, la biblioteca estándar de Python y otros archivos de soporte. Utilice cualquier nombre que desee para el entorno virtual.
Para comenzar a usar el entorno virtual, deberá activarlo ejecutando activate guión:
source venv/bin/activate
Una vez activado, el directorio bin del entorno virtual se agregará al comienzo de $PATH variable. También cambiará el indicador del shell y mostrará el nombre del entorno virtual en el que se encuentra actualmente. En este caso, es venv .
La instalación de TensorFlow requiere pip versión 19 o superior. Ejecute el siguiente comando para actualizar pip a la última versión:
pip install --upgrade pip3. Instalación de TensorFlow #
Ahora que hemos creado un entorno virtual, el siguiente paso es instalar el paquete TensorFlow.
pip install --upgrade tensorflow
Si tienes una GPU NVIDIA dedicada y quieres aprovechar su potencia de procesamiento, en lugar de tensorflow instala el tensorflow-gpu paquete que incluye compatibilidad con GPU.
Dentro del entorno virtual, puede usar el comando pip en lugar de pip3 y python en lugar de python3 .
Una vez que se complete la instalación, verifíquela con el siguiente comando que imprimirá la versión de TensorFlow:
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'Al momento de escribir este artículo, la última versión estable de TensorFlow es 2.0.0
2.0.0
Su versión de TensorFlow puede ser diferente de la versión que se muestra arriba.
Si es nuevo en TensorFlow, visite la página Primeros pasos con TensorFlow y aprenda cómo crear su primera aplicación ML. También puede clonar los repositorios TensorFlow Models o TensorFlow-Examples de Github y explorar y probar los ejemplos de TensorFlow.
Cuando haya terminado con su trabajo, escriba deactivate para desactivar el entorno y volver a su shell normal.
deactivate