पाइप के साथ TensorFlow स्थापित करें

लिनक्स

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

मैक ओएस

# 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])))"

विंडोज़ नेटिव

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'))"

विंडोज़ WSL2

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

CPU

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

हर रात को

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

लिनक्स

1. सिस्टम आवश्यकताएँ

• Ubuntu 16.04 या उच्चतर (64-बिट)

TensorFlow केवल आधिकारिक तौर पर Ubuntu का समर्थन करता है। हालाँकि, निम्नलिखित निर्देश अन्य Linux डिस्ट्रोज़ के लिए भी काम कर सकते हैं।

2. GPU सेटअप

यदि आप TensorFlow को केवल CPU पर चलाते हैं तो आप इस अनुभाग को छोड़ सकते हैं।

अगर आपके पास NVIDIA GPU ड्राइवर नहीं है, तो उसे इंस्टॉल करें। यह सत्यापित करने के लिए कि यह इंस्टॉल है, आप निम्न कमांड का उपयोग कर सकते हैं।

nvidia-smi

3. venv के साथ एक आभासी वातावरण बनाएँ

वेनव मॉड्यूल पायथन की मानक लाइब्रेरी का हिस्सा है और वर्चुअल वातावरण बनाने के लिए आधिकारिक तौर पर अनुशंसित तरीका है।

अपनी इच्छित वर्चुअल वातावरण निर्देशिका पर जाएँ और निम्नलिखित कमांड के साथ tf नामक एक नया venv वातावरण बनाएँ।

python3 -m venv tf 

आप इसे निम्नलिखित कमांड से सक्रिय कर सकते हैं।

source tf/bin/activate    

सुनिश्चित करें कि शेष स्थापना के लिए वर्चुअल वातावरण सक्रिय है।

4. TensorFlow स्थापित करें

TensorFlow को pip के नवीनतम संस्करण की आवश्यकता होती है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपने pip इंस्टॉलेशन को अपग्रेड करें।

pip install --upgrade pip

फिर, pip के साथ TensorFlow स्थापित करें।

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

6. स्थापना सत्यापित करें

CPU सेटअप सत्यापित करें:

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

यदि कोई टेंसर लौटाया जाता है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

GPU सेटअप सत्यापित करें:

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

यदि GPU उपकरणों की सूची दिखाई देती है, तो इसका मतलब है कि आपने TensorFlow सफलतापूर्वक इंस्टॉल कर लिया है। यदि नहीं, तो अगले चरण पर जाएँ ।

6. [केवल GPU] वर्चुअल वातावरण कॉन्फ़िगरेशन

यदि पिछले भाग में GPU परीक्षण असफल रहा, तो सबसे संभावित कारण यह है कि घटकों का पता नहीं चल रहा है, और/या मौजूदा सिस्टम CUDA इंस्टॉलेशन के साथ टकराव हो रहा है। इसलिए इसे ठीक करने के लिए आपको कुछ प्रतीकात्मक लिंक जोड़ने होंगे।

• NVIDIA साझा लाइब्रेरीज़ के लिए प्रतीकात्मक लिंक बनाएँ:

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

• ptxas के लिए एक प्रतीकात्मक लिंक बनाएँ:

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

GPU सेटअप सत्यापित करें:

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

मैक ओएस

1. सिस्टम आवश्यकताएँ

• macOS 10.12.6 (सिएरा) या उच्चतर (64-बिट)

वर्तमान में MacOS पर TensorFlow चलाने के लिए कोई आधिकारिक GPU समर्थन उपलब्ध नहीं है। निम्नलिखित निर्देश CPU पर चलाने के लिए हैं।

2. पायथन संस्करण की जाँच करें

जांचें कि क्या आपका पायथन वातावरण पहले से कॉन्फ़िगर किया गया है:

python3 --version
python3 -m pip --version

3. TensorFlow स्थापित करें

TensorFlow को pip के नवीनतम संस्करण की आवश्यकता होती है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपने pip इंस्टॉलेशन को अपग्रेड करें।

pip install --upgrade pip

फिर, pip के साथ TensorFlow स्थापित करें।

pip install tensorflow

4. स्थापना सत्यापित करें

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

यदि कोई टेंसर लौटाया जाता है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

विंडोज़ नेटिव

1. सिस्टम आवश्यकताएँ

• विंडोज़ 7 या उच्चतर (64-बिट)

2. Microsoft Visual C++ Redistributable स्थापित करें

Visual Studio 2015, 2017 और 2019 के लिए Microsoft Visual C++ Redistributable इंस्टॉल करें। TensorFlow 2.1.0 संस्करण से शुरू करते हुए, इस पैकेज से msvcp140_1.dll फ़ाइल आवश्यक है (जो पुराने पुनर्वितरण पैकेजों में उपलब्ध नहीं हो सकती है)। पुनर्वितरण योग्य फ़ाइल Visual Studio 2019 के साथ आती है, लेकिन इसे अलग से इंस्टॉल किया जा सकता है:

1. Microsoft Visual C++ डाउनलोड पर जाएं.
2. पृष्ठ को नीचे स्क्रॉल करके Visual Studio 2015, 2017 और 2019 अनुभाग पर जाएँ।
3. अपने प्लेटफ़ॉर्म के लिए Visual Studio 2015, 2017 और 2019 के लिए Microsoft Visual C++ Redistributable डाउनलोड और इंस्टॉल करें।

सुनिश्चित करें कि विंडोज़ पर लंबे पथ सक्षम हैं ।

3. मिनिकोंडा स्थापित करें

GPU सपोर्ट के साथ TensorFlow इंस्टॉल करने के लिए Miniconda सबसे अच्छा तरीका है। यह आपके सिस्टम में इंस्टॉल किए गए किसी भी सॉफ़्टवेयर को बदलने से बचने के लिए एक अलग वातावरण बनाता है। यह विशेष रूप से GPU सेटअप के लिए आवश्यक सॉफ़्टवेयर इंस्टॉल करने का सबसे आसान तरीका भी है।

मिनिकोंडा विंडोज इंस्टॉलर डाउनलोड करें। डाउनलोड की गई फ़ाइल पर डबल-क्लिक करें और स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करें।

4. एक कोंडा वातावरण बनाएँ

निम्नलिखित कमांड के साथ tf नामक एक नया conda वातावरण बनाएं।

conda create --name tf python=3.9

आप इसे निम्नलिखित कमांड से निष्क्रिय और सक्रिय कर सकते हैं।

conda deactivate
conda activate tf

सुनिश्चित करें कि यह शेष स्थापना के लिए सक्रिय है।

5. GPU सेटअप

यदि आप TensorFlow को केवल CPU पर चलाते हैं तो आप इस अनुभाग को छोड़ सकते हैं।

यदि आपके पास NVIDIA GPU ड्राइवर नहीं है तो पहले उसे स्थापित करें।

फिर conda के साथ CUDA, cuDNN स्थापित करें।

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

6. TensorFlow स्थापित करें

TensorFlow को pip के नवीनतम संस्करण की आवश्यकता होती है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपने pip इंस्टॉलेशन को अपग्रेड करें।

pip install --upgrade pip

फिर, pip के साथ TensorFlow स्थापित करें।

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

7. स्थापना सत्यापित करें

CPU सेटअप सत्यापित करें:

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

यदि कोई टेंसर लौटाया जाता है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

GPU सेटअप सत्यापित करें:

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

यदि GPU डिवाइसों की सूची लौटाई जाती है, तो आपने TensorFlow को सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

विंडोज़ WSL2

1. सिस्टम आवश्यकताएँ

• Windows 10 19044 या उच्चतर (64-बिट)। यह Windows 10 संस्करण 21H2, नवंबर 2021 अपडेट के अनुरूप है।

निम्नलिखित दस्तावेज़ देखें:

• नवीनतम विंडोज 10 अपडेट डाउनलोड करें ।
• WSL2 स्थापित करें
• WSL2 में NVIDIA® GPU समर्थन सेटअप करें

2. GPU सेटअप

यदि आप TensorFlow को केवल CPU पर चलाते हैं तो आप इस अनुभाग को छोड़ सकते हैं।

अगर आपके पास NVIDIA GPU ड्राइवर नहीं है, तो उसे इंस्टॉल करें। यह सत्यापित करने के लिए कि यह इंस्टॉल है, आप निम्न कमांड का उपयोग कर सकते हैं।

nvidia-smi

3. TensorFlow स्थापित करें

TensorFlow को pip के नवीनतम संस्करण की आवश्यकता होती है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपने pip इंस्टॉलेशन को अपग्रेड करें।

pip install --upgrade pip

फिर, pip के साथ TensorFlow स्थापित करें।

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

4. स्थापना सत्यापित करें

CPU सेटअप सत्यापित करें:

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

यदि कोई टेंसर लौटाया जाता है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

GPU सेटअप सत्यापित करें:

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

यदि GPU डिवाइसों की सूची लौटाई जाती है, तो आपने TensorFlow को सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।