TensorFlow ist eine von Google entwickelte Open-Source-Softwarebibliothek für maschinelles Lernen, die Sie auf Pardus installieren können.
TensorFlow Ihre Bibliothek Sie können maschinelles Lernen durchführen, indem Sie es in Ihren Projekten verwenden. Dafür gehe ich davon aus, dass Sie zumindest die Python-Sprache gut beherrschen.
TensorFlow ist systemweit in einer virtuellen Python-Umgebung, Docker als Behälter bzw Anaconda Es kann installiert/mit ausgeführt werden Sehr geehrte Damen und Herren auf unserem Portal für Anaconda Enes Kamil BogazEin nettes Tutorial geschrieben von Artikel zur Verfügung.
In diesem Artikel erkläre ich Ihnen, wie Sie TensorFlow auf Pardus installieren.
Wie üblich installieren wir einen neuen/sauberen Pardus Server 21.0. Natürlich muss es kein Server sein, Sie können Pardus Desktop installieren und die gleiche Installation darauf durchführen. Ich habe die Server-Version bevorzugt. Nach einer Neuinstallation ist unser Server sudo apt update ve sudo apt upgrade Wir aktualisieren mit Schließlich geben wir unserem Server eine IP-Adresse, damit sich die IP-Adresse nicht jedes Mal ändert. Ich in meinen Proben 192.168.120.120 IP Adresse, /16 (255.255.0.0) Subnetzmaske und 192.168.0.1 Ich werde Gateway verwenden. sudo nano /etc/network/interfaces Durch Eingabe des Befehls bearbeiten wir die Datei wie folgt.
mehr sudo reboot Lassen Sie uns das System neu starten und alle vorgenommenen Einstellungen aktivieren.
Jetzt ist es an der Zeit, die virtuelle Python-Umgebung zu installieren, die wir für die Installation von TensorFlow benötigen.
Für TensorFlow muss Python 3.x auf Ihrem System installiert sein. Sie können auch den folgenden Befehl verwenden, um die Installation von Python 3.x auf Ihrem System zu überprüfen.
python3 -V
Wenn es auf Ihrem System installiert ist, wird es ungefähr so ausgeben:
Wenn im System python3 wenn nicht installiert sudo apt install python3 Sie können es mit dem Befehl installieren
Lassen Sie uns nun die erforderlichen Pakete für die Virtual Python-Umgebung auf dem System installieren.
sudo apt install python3-venv python3-dev
Lassen Sie uns nun einen neuen Ordner für TensorFlow erstellen und diesen Ordner betreten.
mkdir TensorFlow cd TensorFlow
Lassen Sie uns den folgenden Befehl für die virtuelle Python-Umgebung eingeben.
python3 -m venv venv
dieser Befehl TensorFlow virtuellen Ordner ein python3 kopiert alle Dateien, die für die Umgebung benötigt werden, und venv legt es in einem Ordner mit dem Namen ab
Lassen Sie uns den folgenden Befehl eingeben, um ihn zu aktivieren.
Quelle venv/bin/activate
Die nach diesem Befehl verfügbare Eingabeaufforderung, (venv) hamurcu@pardus:~/TensorFlow$ wird sich ändern zu . Das bedeutet, dass die virtuelle Python-Umgebung ausgeführt wurde und Sie jetzt Befehle für die virtuelle Python-Umgebung eingeben können. Wir werden alle nächsten Befehle von hier aus eingeben.
Unsere virtuelle Python-Umgebung läuft jetzt. Jetzt pip Lassen Sie uns pip selbst erneut mit dem Befehl aktualisieren.
pip installieren --upgrade pip
Lassen Sie uns TensorFlow in unserer virtuellen Umgebung installieren.
pip install - Upgrade des Tensorflusses
Das ist alles, herzlichen Glückwunsch!…
TensorFlow ist jetzt auf Ihrem System (in Ihrer Virtual Python-Umgebung) installiert und einsatzbereit.
Ob die Installation korrekt durchgeführt wurde, können Sie mit folgendem Befehl testen.
python -c 'Tensorflow als tf importieren; print(tf.__version__)'
Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Artikels TensorFlow Ausführung 2.8.0 war. Wenn Sie diese Installation später durchführen, ändert sich die Versionsnummer.
Wenn Sie sich für maschinelles Lernen interessieren, können Sie jetzt mit dem Schreiben Ihrer Codes beginnen. Natürlich für die Details TensorFlow Ich schlage vor, Sie schauen sich die Dokumentation an.
Mit dicker Milch.
