Cài đặt TensorFlow với pip

Linux

python3 -m pip install 'tensorflow[and-cuda]'
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Hệ điều hành MacOS

# There is currently no official GPU support for MacOS.
python3 -m pip install tensorflow
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

Windows gốc

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
python -m pip install "tensorflow<2.11"
# Verify the installation:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Windows WSL2

python3 -m pip install tensorflow[and-cuda]
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Bộ xử lý

python3 -m pip install tensorflow
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

Hàng đêm

python3 -m pip install tf-nightly
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

Linux

1. Yêu cầu hệ thống

• Ubuntu 16.04 trở lên (64-bit)

TensorFlow chỉ hỗ trợ chính thức cho Ubuntu. Tuy nhiên, các hướng dẫn sau đây cũng có thể áp dụng cho các bản phân phối Linux khác.

2. Thiết lập GPU

Bạn có thể bỏ qua phần này nếu bạn chỉ chạy TensorFlow trên CPU.

Cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA nếu bạn chưa cài đặt. Bạn có thể sử dụng lệnh sau để kiểm tra xem trình điều khiển đã được cài đặt chưa.

nvidia-smi

3. Tạo môi trường ảo với venv

Mô-đun venv là một phần của thư viện chuẩn của Python và là cách được khuyến nghị chính thức để tạo môi trường ảo.

Điều hướng đến thư mục môi trường ảo mong muốn và tạo một môi trường venv mới có tên là tf bằng lệnh sau.

python3 -m venv tf 

Bạn có thể kích hoạt nó bằng lệnh sau.

source tf/bin/activate    

Đảm bảo rằng môi trường ảo được kích hoạt trong suốt quá trình cài đặt còn lại.

4. Cài đặt TensorFlow

TensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất.

pip install --upgrade pip

Sau đó, cài đặt TensorFlow bằng pip.

# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow

6. Xác minh cài đặt

Kiểm tra thiết lập CPU:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

Nếu trả về tensor, bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Xác minh thiết lập GPU:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Nếu danh sách các thiết bị GPU được trả về, bạn đã cài đặt TensorFlow thành công. Nếu không, hãy tiếp tục bước tiếp theo .

6. [Chỉ GPU] Cấu hình môi trường ảo

Nếu bài kiểm tra GPU ở phần trước không thành công, nguyên nhân rất có thể là do các thành phần không được phát hiện và/hoặc xung đột với cài đặt CUDA hiện có của hệ thống. Vì vậy, bạn cần thêm một số liên kết tượng trưng để khắc phục sự cố này.

• Tạo liên kết tượng trưng đến thư viện chia sẻ của NVIDIA:

pushd $(dirname $(python -c 'print(__import__("tensorflow").__file__)'))
ln -svf ../nvidia/*/lib/*.so* .
popd

• Tạo liên kết tượng trưng tới ptxas:

ln -sf $(find $(dirname $(dirname $(python -c "import nvidia.cuda_nvcc;         
print(nvidia.cuda_nvcc.__file__)"))/*/bin/) -name ptxas -print -quit) $VIRTUAL_ENV/bin/ptxas

Xác minh thiết lập GPU:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Hệ điều hành MacOS

1. Yêu cầu hệ thống

• macOS 10.12.6 (Sierra) trở lên (64-bit)

Hiện tại chưa có hỗ trợ GPU chính thức nào để chạy TensorFlow trên MacOS. Hướng dẫn sau đây dành cho việc chạy trên CPU.

2. Kiểm tra phiên bản Python

Kiểm tra xem môi trường Python của bạn đã được cấu hình chưa:

python3 --version
python3 -m pip --version

3. Cài đặt TensorFlow

TensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất.

pip install --upgrade pip

Sau đó, cài đặt TensorFlow bằng pip.

pip install tensorflow

4. Xác minh cài đặt

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

Nếu trả về tensor, bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Windows gốc

1. Yêu cầu hệ thống

• Windows 7 trở lên (64-bit)

2. Cài đặt Microsoft Visual C++ Redistributable

Cài đặt Microsoft Visual C++ Redistributable cho Visual Studio 2015, 2017 và 2019. Bắt đầu từ phiên bản TensorFlow 2.1.0, tệp msvcp140_1.dll là bắt buộc trong gói này (có thể không có trong các gói redistributable cũ hơn). Redistributable đi kèm với Visual Studio 2019 nhưng có thể được cài đặt riêng:

1. Truy cập vào trang tải xuống Microsoft Visual C++ .
2. Cuộn xuống trang đến phần Visual Studio 2015, 2017 và 2019 .
3. Tải xuống và cài đặt Microsoft Visual C++ Redistributable cho Visual Studio 2015, 2017 và 2019 cho nền tảng của bạn.

Đảm bảo đường dẫn dài được bật trên Windows.

3. Cài đặt Miniconda

Miniconda là giải pháp được khuyến nghị để cài đặt TensorFlow hỗ trợ GPU. Nó tạo ra một môi trường riêng biệt để tránh việc thay đổi bất kỳ phần mềm nào đã cài đặt trong hệ thống của bạn. Đây cũng là cách dễ nhất để cài đặt phần mềm cần thiết, đặc biệt là cho việc thiết lập GPU.

Tải xuống Trình cài đặt Windows Miniconda . Nhấp đúp vào tệp đã tải xuống và làm theo hướng dẫn trên màn hình.

4. Tạo môi trường conda

Tạo một môi trường conda mới có tên là tf bằng lệnh sau.

conda create --name tf python=3.9

Bạn có thể hủy kích hoạt và kích hoạt nó bằng các lệnh sau.

conda deactivate
conda activate tf

Đảm bảo rằng nó được kích hoạt trong suốt quá trình cài đặt.

5. Thiết lập GPU

Bạn có thể bỏ qua phần này nếu bạn chỉ chạy TensorFlow trên CPU.

Trước tiên hãy cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA nếu bạn chưa cài.

Sau đó cài đặt CUDA, cuDNN với conda.

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0

6. Cài đặt TensorFlow

TensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất.

pip install --upgrade pip

Sau đó, cài đặt TensorFlow bằng pip.

# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
pip install "tensorflow<2.11" 

7. Xác minh cài đặt

Kiểm tra thiết lập CPU:

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

Nếu trả về tensor, bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Xác minh thiết lập GPU:

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Nếu danh sách các thiết bị GPU được trả về, bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Windows WSL2

1. Yêu cầu hệ thống

• Windows 10 19044 trở lên (64-bit). Phiên bản này tương ứng với Windows 10 phiên bản 21H2, bản cập nhật tháng 11 năm 2021.

Xem các tài liệu sau để:

• Tải xuống bản cập nhật Windows 10 mới nhất .
• Cài đặt WSL2
• Thiết lập hỗ trợ GPU NVIDIA® trong WSL2

2. Thiết lập GPU

Bạn có thể bỏ qua phần này nếu bạn chỉ chạy TensorFlow trên CPU.

Cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA nếu bạn chưa cài đặt. Bạn có thể sử dụng lệnh sau để kiểm tra xem trình điều khiển đã được cài đặt chưa.

nvidia-smi

3. Cài đặt TensorFlow

TensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất.

pip install --upgrade pip

Sau đó, cài đặt TensorFlow bằng pip.

# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow

4. Xác minh cài đặt

Kiểm tra thiết lập CPU:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

Nếu trả về tensor, bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Xác minh thiết lập GPU:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Nếu danh sách các thiết bị GPU được trả về, bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.