Come installare tensorflow su centos 7

TensorFlow è una piattaforma gratuita e open source per la costruzione di modelli di apprendimento automatico sviluppati da Google. È utilizzato da numerose organizzazioni tra cui Twitter, PayPal, Intel, Lenovo e Airbus.

Questo tutorial ti spiegherà come installare TensorFlow su CentOS 7.

TensorFlow può essere installato a livello di sistema, in un ambiente virtuale Python, come contenitore Docker o con Anaconda.

Installazione di TensorFlow su CentOS

TensorFlow supporta sia Python 2 che 3.

Useremo Python 3 e installeremo TensorFlow all'interno di un ambiente virtuale. In questo modo è possibile avere più ambienti Python isolati diversi su un singolo computer e installare una versione specifica di un modulo in base al progetto senza preoccuparsi che ciò influirà sugli altri progetti.

1. Installazione di Python 3

Installeremo Python 3.6 dai repository Software Collections (SCL).

CentOS 7 viene fornito con Python 2.7.5, che è una parte fondamentale del sistema di base CentOS. SCL ti consentirà di installare versioni più recenti di python 3.x insieme a python v2.7.5 predefinito in modo che gli strumenti di sistema come yum continuino a funzionare correttamente.

Per abilitare il repository, installare il file di rilascio SCL:

sudo yum install centos-release-scl

Una volta fatto installare Python 3.6 eseguendo il comando seguente:

sudo yum install rh-python36

Ora siamo pronti per creare un ambiente virtuale per il nostro progetto TensorFlow.

2. Creazione di un ambiente virtuale

A partire da Python 3.6, il modo consigliato per creare un ambiente virtuale è utilizzare il modulo venv .

Per accedere a Python 3.6 è necessario avviare una nuova istanza della shell usando lo strumento scl:

scl enable rh-python36 bash

Passare alla directory in cui si desidera archiviare il progetto TensorFlow. Può essere la tua home directory o qualsiasi altra directory in cui l'utente ha le autorizzazioni di lettura e scrittura.

Crea una nuova directory per il progetto TensorFlow e inseriscila:

mkdir tensorflow_project cd tensorflow_project

All'interno della directory, eseguire il comando seguente per creare l'ambiente virtuale:

python3 -m venv venv

Il comando sopra crea una directory chiamata venv , che contiene una copia del file binario Python, il gestore pacchetti Pip, la libreria Python standard e altri file di supporto. È possibile utilizzare qualsiasi nome desiderato per l'ambiente virtuale.

Per iniziare a utilizzare questo ambiente virtuale, è necessario attivarlo eseguendo lo script activ:

source venv/bin/activate

Una volta attivata, la directory bin dell'ambiente virtuale verrà aggiunta all'inizio della variabile $PATH . Anche il prompt della shell cambierà e mostrerà il nome dell'ambiente virtuale attualmente in uso. In questo caso è venv .

Aggiorna pip all'ultima versione per evitare problemi durante l'installazione dei pacchetti:

pip install --upgrade pip

3. Installazione di TensorFlow

Ora che l'ambiente virtuale è attivato, è tempo di installare la libreria TensorFlow. Per fare ciò, digitare quanto segue:

pip install --upgrade tensorflow

All'interno dell'ambiente virtuale, è possibile utilizzare il comando pip anziché pip3 e python anziché python3 .

Per verificare l'installazione utilizzare il seguente comando che stamperà la versione TensorFlow:

python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'

Al momento della stesura di questo articolo, l'ultima versione stabile di TensorFlow è la 1.13.1

1.13.1

La tua versione TensorFlow potrebbe differire dalla versione mostrata qui.

Una volta terminato il tuo lavoro, disattiva l'ambiente, digitando deactivate e tornerai alla tua shell normale.

deactivate

Conclusione

In questo tutorial, ti abbiamo mostrato come installare TensorFlow CentOS 7.

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