Instalar TensorFlow con 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'))"

Sistema operativo Mac

# 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])))"

Nativo de Windows

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'))"

UPC

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

Nocturno

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. Requisitos del sistema

• Ubuntu 16.04 o superior (64 bits)

TensorFlow solo es compatible oficialmente con Ubuntu. Sin embargo, las siguientes instrucciones también podrían funcionar con otras distribuciones de Linux.

2. Configuración de la GPU

Puede omitir esta sección si solo ejecuta TensorFlow en la CPU.

Instala el controlador de la GPU NVIDIA si aún no lo has hecho. Puedes usar el siguiente comando para verificar que esté instalado.

nvidia-smi

3. Crea un entorno virtual con venv

El módulo venv es parte de la biblioteca estándar de Python y es la forma oficialmente recomendada para crear entornos virtuales.

Navegue al directorio de entornos virtuales que desee y cree un nuevo entorno venv llamado tf con el siguiente comando.

python3 -m venv tf 

Puedes activarlo con el siguiente comando.

source tf/bin/activate    

Asegúrese de que el entorno virtual esté activado para el resto de la instalación.

4. Instalar TensorFlow

TensorFlow requiere una versión reciente de pip, así que actualice su instalación de pip para asegurarse de estar ejecutando la última versión.

pip install --upgrade pip

Luego, instale TensorFlow con pip.

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

6. Verificar la instalación

Verificar la configuración de la CPU:

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

Si se devuelve un tensor, habrá instalado TensorFlow correctamente.

Verificar la configuración de la GPU:

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

Si se muestra una lista de dispositivos GPU, significa que TensorFlow se instaló correctamente. De lo contrario, continúe con el siguiente paso .

6. [Solo GPU] Configuración del entorno virtual

Si la prueba de GPU de la sección anterior no tuvo éxito, lo más probable es que no se detecten los componentes o que exista un conflicto con la instalación de CUDA del sistema. Por lo tanto, debe agregar enlaces simbólicos para solucionarlo.

• Crear enlaces simbólicos a las bibliotecas compartidas de NVIDIA:

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

• Crear un enlace simbólico a 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

Verificar la configuración de la GPU:

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

Sistema operativo Mac

1. Requisitos del sistema

• macOS 10.12.6 (Sierra) o superior (64 bits)

Actualmente no hay compatibilidad oficial con GPU para ejecutar TensorFlow en macOS. Las siguientes instrucciones son para ejecutarlo en CPU.

2. Compruebe la versión de Python

Comprueba si tu entorno Python ya está configurado:

python3 --version
python3 -m pip --version

3. Instalar TensorFlow

TensorFlow requiere una versión reciente de pip, así que actualice su instalación de pip para asegurarse de estar ejecutando la última versión.

pip install --upgrade pip

Luego, instale TensorFlow con pip.

pip install tensorflow

4. Verificar la instalación

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

Si se devuelve un tensor, habrá instalado TensorFlow correctamente.

Nativo de Windows

1. Requisitos del sistema

• Windows 7 o superior (64 bits)

2. Instalar Microsoft Visual C++ Redistributable

Instale Microsoft Visual C++ Redistributable para Visual Studio 2015, 2017 y 2019. A partir de TensorFlow 2.1.0, se requiere el archivo msvcp140_1.dll de este paquete (que podría no estar incluido en paquetes redistribuibles anteriores). El redistribuible viene con Visual Studio 2019, pero se puede instalar por separado:

1. Vaya a las descargas de Microsoft Visual C++ .
2. Desplácese hacia abajo en la página hasta la sección Visual Studio 2015, 2017 y 2019 .
3. Descargue e instale Microsoft Visual C++ Redistributable para Visual Studio 2015, 2017 y 2019 para su plataforma.

Asegúrese de que las rutas largas estén habilitadas en Windows.

3. Instalar Miniconda

Miniconda es el método recomendado para instalar TensorFlow con compatibilidad con GPU. Crea un entorno independiente para evitar modificar el software instalado en el sistema. Además, es la forma más sencilla de instalar el software necesario, especialmente para la configuración de la GPU.

Descargue el instalador de Miniconda para Windows . Haga doble clic en el archivo descargado y siga las instrucciones en pantalla.

4. Crea un entorno conda

Cree un nuevo entorno conda llamado tf con el siguiente comando.

conda create --name tf python=3.9

Puedes desactivarlo y activarlo con los siguientes comandos.

conda deactivate
conda activate tf

Asegúrese de que esté activado para el resto de la instalación.

5. Configuración de la GPU

Puedes omitir esta sección si solo ejecutas TensorFlow en la CPU.

Primero instale el controlador de GPU NVIDIA si aún no lo ha hecho.

Luego instale CUDA, cuDNN con conda.

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

6. Instalar TensorFlow

TensorFlow requiere una versión reciente de pip, así que actualice su instalación de pip para asegurarse de estar ejecutando la última versión.

pip install --upgrade pip

Luego, instale TensorFlow con pip.

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

7. Verificar la instalación

Verificar la configuración de la CPU:

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

Si se devuelve un tensor, habrá instalado TensorFlow correctamente.

Verificar la configuración de la GPU:

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

Si se devuelve una lista de dispositivos GPU, habrá instalado TensorFlow correctamente.

Windows WSL2

1. Requisitos del sistema

• Windows 10 19044 o superior (64 bits). Esto corresponde a Windows 10 versión 21H2, la actualización de noviembre de 2021.

Consulte los siguientes documentos para:

• Descargue la última actualización de Windows 10 .
• Instalar WSL2
• Configurar la compatibilidad con GPU NVIDIA® en WSL2

2. Configuración de la GPU

Puede omitir esta sección si solo ejecuta TensorFlow en la CPU.

Instala el controlador de la GPU NVIDIA si aún no lo has hecho. Puedes usar el siguiente comando para verificar que esté instalado.

nvidia-smi

3. Instalar TensorFlow

TensorFlow requiere una versión reciente de pip, así que actualice su instalación de pip para asegurarse de estar ejecutando la última versión.

pip install --upgrade pip

Luego, instale TensorFlow con pip.

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

4. Verificar la instalación

Verificar la configuración de la CPU:

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

Si se devuelve un tensor, habrá instalado TensorFlow correctamente.

Verificar la configuración de la GPU:

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

Si se devuelve una lista de dispositivos GPU, habrá instalado TensorFlow correctamente.