TensorFlow'u pip ile yükleyin

Bu kılavuz, TensorFlow'un en son kararlı sürümü içindir. Önizleme sürümü (gecelik) için tf-nightly adlı pip paketini kullanın. Daha eski TensorFlow sürüm gereksinimleri için bu tablolara bakın. Yalnızca CPU sürümü için tensorflow-cpu adlı pip paketini kullanın.

Kurulum komutlarının hızlı versiyonları aşağıdadır. Adım adım talimatlar için aşağı kaydırın.

Linux

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

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 Yerel

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'))"

İşlemci

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

Gecelik

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

Donanım gereksinimleri

Aşağıdaki GPU etkin aygıtlar desteklenmektedir:

  • CUDA® mimarileri 3.5, 5.0, 6.0, 7.0, 7.5, 8.0 ve üzeri olan NVIDIA® GPU kartı. CUDA® özellikli GPU kartlarının listesine bakın.
  • Desteklenmeyen CUDA® mimarilerine sahip GPU'lar için, PTX'ten JIT derlemesini önlemek için veya NVIDIA® kütüphanelerinin farklı sürümlerini kullanmak için Linux kaynak kodundan derleme kılavuzuna bakın.
  • Paketler, desteklenen en son CUDA® mimarisi dışında PTX kodu içermez; bu nedenle, CUDA_FORCE_PTX_JIT=1 ayarlandığında TensorFlow eski GPU'larda yüklenemez. (Ayrıntılar için Uygulama Uyumluluğuna bakın.)

Sistem gereksinimleri

  • Ubuntu 16.04 veya üzeri (64 bit)
  • macOS 12.0 (Monterey) veya üzeri (64 bit) (GPU desteği yok)
  • Windows Native - Windows 7 veya üzeri (64 bit) (TF 2.10'dan sonra GPU desteği yok)
  • Windows WSL2 - Windows 10 19044 veya üzeri (64 bit)

Yazılım gereksinimleri

Aşağıdaki NVIDIA® yazılımları yalnızca GPU desteği için gereklidir.

Adım adım talimatlar

Linux

1. Sistem gereksinimleri

  • Ubuntu 16.04 veya üzeri (64 bit)

TensorFlow yalnızca resmi olarak Ubuntu'yu destekler. Ancak, aşağıdaki talimatlar diğer Linux dağıtımları için de işe yarayabilir.

2. GPU kurulumu

Eğer TensorFlow'u sadece CPU'da çalıştırıyorsanız bu bölümü atlayabilirsiniz.

Henüz yüklü değilse NVIDIA GPU sürücüsünü yükleyin. Yüklü olup olmadığını doğrulamak için aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz.

nvidia-smi

3. Venv ile sanal bir ortam yaratın

Venv modülü Python'un standart kütüphanesinin bir parçasıdır ve sanal ortamlar oluşturmanın resmi olarak önerilen yoludur.

İstediğiniz sanal ortam dizinine gidin ve aşağıdaki komutla tf adında yeni bir venv ortamı oluşturun.

python3 -m venv tf 

Aşağıdaki komutla aktifleştirebilirsiniz.

source tf/bin/activate    

Kurulumun geri kalanında sanal ortamın aktif olduğundan emin olun.

4. TensorFlow'u yükleyin

TensorFlow, pip'in güncel bir sürümünü gerektirir; bu nedenle en güncel sürümü çalıştırdığınızdan emin olmak için pip kurulumunuzu yükseltin.

pip install --upgrade pip

Daha sonra pip ile TensorFlow'u kurun.

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

6. Kurulumu doğrulayın

CPU kurulumunu doğrulayın:

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

Bir tensör döndürülürse, TensorFlow'u başarıyla yüklemişsiniz demektir.

GPU kurulumunu doğrulayın:

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

GPU aygıtlarının bir listesi döndürülürse, TensorFlow'u başarıyla yüklemişsiniz demektir. Aksi takdirde bir sonraki adıma geçin .

6. [Yalnızca GPU] Sanal ortam yapılandırması

Son bölümdeki GPU testi başarısız olduysa, bunun en olası nedeni bileşenlerin algılanmaması ve/veya mevcut sistem CUDA kurulumuyla çakışmasıdır. Bu nedenle, bu sorunu çözmek için bazı sembolik bağlantılar eklemeniz gerekir.

  • NVIDIA paylaşımlı kütüphanelerine sembolik bağlantılar oluşturun:
pushd $(dirname $(python -c 'print(__import__("tensorflow").__file__)'))
ln -svf ../nvidia/*/lib/*.so* .
popd
  • ptxas'a sembolik bir bağlantı oluşturun:
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 kurulumunu doğrulayın:

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

MacOS

1. Sistem gereksinimleri

  • macOS 10.12.6 (Sierra) veya üzeri (64 bit)

Şu anda TensorFlow'u MacOS'ta çalıştırmak için resmi bir GPU desteği bulunmamaktadır. Aşağıdaki talimatlar CPU'da çalıştırmaya yöneliktir.

2. Python sürümünü kontrol edin

Python ortamınızın önceden yapılandırılmış olup olmadığını kontrol edin:

python3 --version
python3 -m pip --version

3. TensorFlow'u yükleyin

TensorFlow, pip'in güncel bir sürümünü gerektirir; bu nedenle en güncel sürümü çalıştırdığınızdan emin olmak için pip kurulumunuzu yükseltin.

pip install --upgrade pip

Daha sonra pip ile TensorFlow'u kurun.

pip install tensorflow

4. Kurulumu doğrulayın

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

Bir tensör döndürülürse, TensorFlow'u başarıyla yüklemişsiniz demektir.

Windows Yerel

1. Sistem gereksinimleri

  • Windows 7 veya üzeri (64 bit)

2. Microsoft Visual C++ Yeniden Dağıtılabilir'i yükleyin

Visual Studio 2015, 2017 ve 2019 için Microsoft Visual C++ Redistributable'ı yükleyin. TensorFlow 2.1.0 sürümünden itibaren, bu paketten msvcp140_1.dll dosyası gereklidir (bu dosya eski yeniden dağıtılabilir paketlerde bulunmayabilir). Yeniden dağıtılabilir dosya, Visual Studio 2019 ile birlikte gelir, ancak ayrı olarak da yüklenebilir:

  1. Microsoft Visual C++ indirmelerine gidin.
  2. Sayfayı aşağı kaydırarak Visual Studio 2015, 2017 ve 2019 bölümüne gidin.
  3. Platformunuz için Visual Studio 2015, 2017 ve 2019 için Microsoft Visual C++ Redistributable'ı indirin ve yükleyin.

Windows'ta uzun yolların etkinleştirildiğinden emin olun.

3. Miniconda'yı yükleyin

Miniconda , TensorFlow'u GPU desteğiyle kurmak için önerilen yaklaşımdır. Sisteminizde yüklü herhangi bir yazılımı değiştirmemek için ayrı bir ortam oluşturur. Ayrıca, özellikle GPU kurulumu için gerekli yazılımları kurmanın en kolay yoludur.

Miniconda Windows Installer'ı indirin. İndirilen dosyaya çift tıklayın ve ekrandaki talimatları izleyin.

4. Bir Conda ortamı oluşturun

Aşağıdaki komutla tf adında yeni bir conda ortamı oluşturun.

conda create --name tf python=3.9

Aşağıdaki komutlarla aktif edip deaktif edebilirsiniz.

conda deactivate
conda activate tf

Kurulumun geri kalanında aktif olduğundan emin olun.

5. GPU kurulumu

TensorFlow'u yalnızca CPU'da çalıştırıyorsanız bu bölümü atlayabilirsiniz.

Eğer yoksa öncelikle NVIDIA GPU sürücüsünü kurun.

Daha sonra CUDA'yı, cuDNN'i conda ile kurun.

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

6. TensorFlow'u yükleyin

TensorFlow, pip'in güncel bir sürümünü gerektirir; bu nedenle en güncel sürümü çalıştırdığınızdan emin olmak için pip kurulumunuzu yükseltin.

pip install --upgrade pip

Daha sonra pip ile TensorFlow'u kurun.

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

7. Kurulumu doğrulayın

CPU kurulumunu doğrulayın:

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

Bir tensör döndürülürse, TensorFlow'u başarıyla yüklemişsiniz demektir.

GPU kurulumunu doğrulayın:

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

GPU aygıtlarının bir listesi döndürülürse, TensorFlow'u başarıyla yüklemişsiniz demektir.

Windows WSL2

1. Sistem gereksinimleri

  • Windows 10 19044 veya üzeri (64 bit). Bu, Kasım 2021 güncelleştirmesi olan Windows 10 sürüm 21H2'ye karşılık gelir.

Aşağıdaki belgelere bakın:

2. GPU kurulumu

Eğer TensorFlow'u sadece CPU'da çalıştırıyorsanız bu bölümü atlayabilirsiniz.

Henüz yüklü değilse NVIDIA GPU sürücüsünü yükleyin. Yüklü olup olmadığını doğrulamak için aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz.

nvidia-smi

3. TensorFlow'u yükleyin

TensorFlow, pip'in güncel bir sürümünü gerektirir; bu nedenle en güncel sürümü çalıştırdığınızdan emin olmak için pip kurulumunuzu yükseltin.

pip install --upgrade pip

Daha sonra pip ile TensorFlow'u kurun.

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

4. Kurulumu doğrulayın

CPU kurulumunu doğrulayın:

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

Bir tensör döndürülürse, TensorFlow'u başarıyla yüklemişsiniz demektir.

GPU kurulumunu doğrulayın:

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

GPU aygıtlarının bir listesi döndürülürse, TensorFlow'u başarıyla yüklemişsiniz demektir.

Paket konumu

Bazı kurulum mekanizmaları TensorFlow Python paketinin URL'sini gerektirir. Belirttiğiniz değer Python sürümünüze bağlıdır.

Sürüm URL
Linux x86
Python 3.9 GPU desteği https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow-2.20.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Python 3.9 Yalnızca CPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow_cpu-2.20.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Python 3.10 GPU desteği https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow-2.20.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Python 3.10 Yalnızca CPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow_cpu-2.20.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Python 3.11 GPU desteği https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow-2.20.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Python 3.11 Yalnızca CPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow_cpu-2.20.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Python 3.12 GPU desteği https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow-2.20.0-cp312-cp312-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Python 3.12 Yalnızca CPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow_cpu-2.20.0-cp312-cp312-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Python 3.13 GPU desteği https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow-2.20.0-cp313-cp313-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Python 3.13 Yalnızca CPU https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow_cpu-2.20.0-cp313-cp313-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
Linux Arm64 (yalnızca CPU)
Python 3.9 https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow-2.20.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
Python 3.10 https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow-2.20.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
Python 3.11 https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow-2.20.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
Python 3.12 https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow-2.20.0-cp312-cp312-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
Python 3.13 https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow-2.20.0-cp313-cp313-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
macOS x86 (yalnızca CPU)
Dikkat : TensorFlow 2.16, macOS x86'yı destekleyen son TensorFlow sürümüdür
Python 3.9 https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.2/tensorflow-2.16.2-cp39-cp39-macosx_10_15_x86_64.whl
Python 3.10 https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.2/tensorflow-2.16.2-cp310-cp310-macosx_10_15_x86_64.whl
Python 3.11 https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.2/tensorflow-2.16.2-cp311-cp311-macosx_10_15_x86_64.whl
Python 3.12 https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.2/tensorflow-2.16.2-cp312-cp312-macosx_10_15_x86_64.whl
macOS Arm64 (yalnızca CPU)
Python 3.9 https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow-2.20.0-cp39-cp39-macosx_12_0_arm64.whl
Python 3.10 https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow-2.20.0-cp310-cp310-macosx_12_0_arm64.whl
Python 3.11 https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow-2.20.0-cp311-cp311-macosx_12_0_arm64.whl
Python 3.12 https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow-2.20.0-cp312-cp312-macosx_12_0_arm64.whl
Python 3.13 https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow-2.20.0-cp313-cp313-macosx_12_0_arm64.whl
Windows (yalnızca CPU)
Python 3.9 https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow_cpu-2.20.0-cp39-cp39-win_amd64.whl
Python 3.10 https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow_cpu-2.20.0-cp310-cp310-win_amd64.whl
Python 3.11 https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow_cpu-2.20.0-cp311-cp311-win_amd64.whl
Python 3.12 https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow_cpu-2.20.0-cp312-cp312-win_amd64.whl
Python 3.13 https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.20.0/tensorflow_cpu-2.20.0-cp313-cp313-win_amd64.whl