TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático creada por Google. Puede ejecutarse en CPU o GPU en diferentes dispositivos.
TensorFlow se puede instalar en todo el sistema, en un entorno virtual de Python, como Dockercontainer o con Anaconda.
En este tutorial, explicaremos cómo instalar TensorFlow en un entorno virtual de Python en Debian 10.
Un entorno virtual le permite 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.
Instalando TensorFlow en Debian 10 #
Las siguientes secciones brindan instrucciones paso a paso sobre cómo instalar TensorFlow en un entorno virtual de Python en Debian 10.
1. Instalación de Python 3 y venv #
Debian 10, Buster viene con Python 3.7.
Para verificar que Python 3 está instalado en su sistema, escriba:
python3 --versionLa salida debería verse así:
Python 3.7.3
La forma recomendada de crear un entorno virtual es mediante el venv módulo, que es proporcionado por python3-venv paquete.
Si python3-venv el paquete no está instalado en su sistema, instálelo ingresando:
sudo apt updatesudo apt install python3-venv
2. Creación de un entorno virtual #
Navegue hasta el directorio en el que almacena 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.
Cree un nuevo directorio para el proyecto TensorFlow y cambie a él:
mkdir my_tensorflowcd my_tensorflow
Desde dentro del directorio, ingrese el siguiente comando para crear el entorno virtual:
python3 -m venv venv
El comando anterior crea 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.
Puede usar 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 del sistema $PATH variable. Además, el indicador del shell cambiará y mostrará el nombre del entorno virtual en el que se encuentra actualmente. En este ejemplo, 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.
Hay varios paquetes de TensorFlow que se pueden instalar desde PyPI. El tensorflow El paquete solo admite CPU y se recomienda para usuarios novatos.
Si tiene una GPU NVIDIA dedicada con capacidad de cómputo CUDA 3.5 o superior y desea aprovechar su potencia de procesamiento, en lugar de tensorflow instala el tensorflow-gpu paquete que incluye compatibilidad con GPU.
Ingrese el siguiente comando para instalar TensorFlow:
pip install --upgrade tensorflowpip 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
La versión impresa en su terminal puede ser diferente de la versión que se muestra arriba.
Eso es todo. TensorFlow está instalado en su sistema Debian.
Si es nuevo en TensorFlow, visite la página de tutoriales de 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