Introducción
TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto escrita en Python y creada por Google. Muchas organizaciones conocidas utilizan TensorFlow, incluidas Paypal, Lenovo, Intel, Twitter y Airbus. Puede instalarlo usando Anaconda, como un contenedor docker o en un entorno virtual de Python. Un entorno virtual permite a los usuarios tener diferentes entornos de python en un solo sistema y pueden instalar una versión de módulo particular según los requisitos de cada proyecto, sin afectar a los otros proyectos.
Este artículo le mostrará cómo instalar la biblioteca TensorFlow en un entorno virtual de Python mediante la aplicación de línea de comandos en Ubuntu 20.04 LTS y Ubuntu 21.04.
Instalación de TensorFlow
Abre la terminal y luego instala los requisitos previos que te mostraré
Instalación de requisitos previos
Instalar Python y pip
sudo apt install -y python3
sudo apt install -y pip
Comprobar la instalación de Python
Python 3.9 viene preinstalado en el sistema Ubuntu 21.04 de forma predeterminada. Por lo tanto, puede verificar fácilmente la instalación de Python 3 en su sistema usando el siguiente comando:
$ python3 -V
$ pip3 -V
El siguiente resultado debería mostrarse en la terminal:
Instalar Python Virtualenv
Se recomienda que al usar el módulo venv, debe crear un entorno virtual que pueda encontrar en el paquete python3-venv. Puede utilizar el siguiente comando para instalar los paquetes necesarios de python3-venv:
$ sudo apt install python3-venv python3-dev
Configurar entorno virtual
Después de instalar el módulo venv, debe configurar un entorno virtual para TensorFlow.
Ahora, navegue al directorio donde desea almacenar el entorno virtual de Python 3. Puede almacenarlo en su hogar directamente o también en cualquier otro directorio donde tenga permisos de lectura y escritura.
Cree un directorio usando el siguiente comando mkdir para el proyecto TensorFlow y muévase a él usando el comando cd de la siguiente manera:
$ mkdir my_tensorflow
$ cd my_tensorflow
Con el siguiente comando, puede crear un entorno virtual de python en el directorio actual:
$ python3 -m venv venv
En el comando anterior, la segunda palabra venv es el nombre de su nuevo entorno virtual. Por lo tanto, puede dar cualquier nombre al entorno virtual.
He creado un nuevo directorio llamado venv que contiene la biblioteca estándar de Python, la copia del binario de Python, el administrador de paquetes de Pip y todos los demás archivos de soporte.
Active el entorno virtual 'venv' ejecutando el script de activación mencionado a continuación:
$ source venv/bin/activate
Una vez activado el entorno, verás que al inicio del sistema
variable $PATH se agregará el directorio bin del entorno virtual. Notará que el nombre de solicitud del shell ahora ha cambiado. El nombre del entorno virtual que se usa actualmente se mostrará en el indicador del shell. Aquí, el nombre del entorno virtual en el que estamos trabajando actualmente es 'venv'.
Actualizar PIP
Para instalar TensorFlow, primero se requiere instalar la versión 20 o más reciente de pip. El siguiente comando que puede usar para actualizar pip de la versión anterior a la última:(venv)
$ pip install --upgrade pip
Instalación de TensorFlow en Ubuntu 21.04
Una vez que se activa el entorno virtual, es hora de comenzar la instalación de TensorFlow en su sistema. Escriba el siguiente comando para instalar los paquetes de TensorFlow:
(venv) $ pip install --upgrade tensorflow
TensorFlow se instaló correctamente en su sistema.
Verificar instalación
Para verificar la instalación de TensorFlow, ejecute el siguiente comando que mostrará la versión instalada de TensorFlow en la terminal:
$ python -c 'import tensorflow as tf; print(tf. version )'
Hay muchos ejemplos y modelos de TensorFlow disponibles en los repositorios de Github.
Una vez que hayas completado tu trabajo, usando el siguiente comando puedes desactivarlo:
$ deactivate
Conclusión
Así que hemos explicado cómo instalar TensorFlow en el sistema Ubuntu 21.04 usando la terminal. TensorFlow es una biblioteca utilizada para resolver diferentes problemas de aprendizaje automático.