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    Tensorflow herunterladen

    Laden Sie die neueste version “protoc-*-**.zip” herunter (z. B. protoc-3.11.0-win64.zip für 64-Bit-Windows) Aufbauend unter der Annahme, dass Sie gerade Ihre neue virtuelle Umgebung erstellt haben (ob das tensorflow_cpu, tensorflow_gpu oder auch immer ein anderer Name ist, den Sie möglicherweise verwendet haben), gibt es einige Pakete, die vor der Installation der Modelle installiert werden müssen. Laden Sie Anaconda Version 4.3.1 (für Python 3.6) für das entsprechende System herunter. Laden Sie cocoapi in ein Verzeichnis Ihrer Wahl herunter, und kopieren Sie dann den Unterordner pycocotools in das Verzeichnis Tensorflow/models/research als solches: Der obige Befehl docker run startet eine Shell im Verzeichnis /tensorflow_src – den Stamm des Quellbaums. Es stellt das aktuelle Verzeichnis des Hosts im Verzeichnis /mnt des Containers bereit und übergibt die Informationen des Hostbenutzers über eine Umgebungsvariable an den Container (wird zum Festlegen von Berechtigungen verwendet – Docker kann dies schwierig machen). Auf Ihrem Hostcomputer befindet sich das TensorFlow-Pip-Paket im aktuellen Verzeichnis (mit Hostbenutzerberechtigungen): ./tensorflow-version-tags.whl Möchten Sie über neue Versionen in tensorflow/tensorflow benachrichtigt werden? Verwenden Sie diese Option beim Erstellen, um Probleme mit der Paketerstellung zu vermeiden: tensorflow:issue-22390 Wenn Bazelisk nicht verfügbar ist, können Sie Bazel manuell installieren. Stellen Sie sicher, dass Sie eine unterstützte Bazel-Version installieren: jede Version zwischen _TF_MIN_BAZEL_VERSION und _TF_MAX_BAZEL_VERSION wie in tensorflow/configure.py angegeben. Bleiben Sie mit Release-Ankündigungen und Sicherheitsupdates auf dem Laufenden, indem Sie announce@tensorflow.org abonnieren. Sehen Sie sich alle Mailinglisten an. Wenn der tensorflow_cpu obige Code einen Fehler anzeigt, überprüfen Sie, ob Sie die tensorflow_cpu-Umgebung aktiviert haben und dass tensorflow_cpu im vorherigen Schritt erfolgreich darin installiert wurde.

    Um den pip-Paket-Manager zu erhalten, müssen Sie zuerst Python installieren. Laden Sie die neueste Version von Python von der offiziellen Python-Website herunter und installieren Sie sie. Laden Sie Anaconda oder die kleinere Miniconda herunter und installieren Sie sie. tensorflow:master-Repository wurde standardmäßig aktualisiert, um 2.x zu erstellen. Installieren Sie Bazel und verwenden Sie bazel build, um das TensorFlow-Paket zu erstellen. Laden Sie das neueste Entwicklungsimage herunter und starten Sie einen Docker-Container, mit dem wir das pip-Paket erstellen: Der Befehl bazel build erstellt eine ausführbare Datei mit dem Namen build_pip_package – dies ist das Programm, das das pip-Paket erstellt. Im Folgenden wird beispielsweise ein .whl-Paket im Verzeichnis C:/tmp/tensorflow_pkg erstellt: . Wie im Abschnitt “Anmerkungen” erwähnt, gibt es zwei generische Varianten von TensorFlow, die unterschiedliche Hardware auf Ihrem Computer verwenden, um ihre rechenschweren Machine Learning-Algorithmen auszuführen.

    Während das von TensorFlow bereitgestellte Pip-Paket empfohlen wird, ist ein von der Community unterstütztes Anaconda-Paket verfügbar. Lesen Sie zum Installieren das Anaconda TensorFlow-Handbuch. Es dauert Zeit. Es dauert etwa 1,1 GB Speicherplatz auf Ihrer Festplatte. Die Installation von TesnorFlow GPU ist etwas stärker involviert als die von TensorFlow CPU, vor allem aufgrund der Notwendigkeit der Installation der relevanten Graphics- und CUDE-Treiber. Es gibt ein nettes Youtube-Tutorial (siehe hier), in dem erklärt wird, wie TensorFlow GPU installiert wird. Obwohl es verschiedene Versionen der relevanten Komponenten beschreibt (einschließlich TensorFlow selbst), sind die Installationsschritte im Allgemeinen mit diesem Tutorial identisch. TensorFlow mit conda wird auf 64-Bit-Windows 7 oder neuer, 64-Bit-Ubuntu Linux 14.04 oder neuer, 64-Bit CentOS Linux 6 oder neuer und macOS 10.10 oder neuer unterstützt. Beide Pakete sind Open Source, also fühlen Sie sich frei, das zu wählen, das Sie mögen.

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Ruth Simons
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