Hướng dẫn cài đặt tensorflow trên mac
|
TensorFlow là một phần mềm mã nguồn mở để thực hiện các tác vụ học máy. Google, người tạo ra nó muốn giới thiệu một công cụ mạnh mẽ để giúp các nhà phát triển khám phá và xây dựng các ứng dụng dựa trên máy học và vì vậy họ đã phát hành dự án này dưới dạng một dự án nguồn mở. TensorFlow là một công cụ cực kỳ mạnh mẽ chuyên về một loại mạng nơ-ron được gọi là mạng nơ-ron sâu. Show Mạng lưới thần kinh sâu được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ học máy phức tạp như nhận dạng hình ảnh, nhận dạng chữ viết tay, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chatbot, v.v. Các mạng thần kinh này được đào tạo để học các nhiệm vụ mà nó phải thực hiện. Vì các tính toán cần thiết cho đào tạo là vô cùng lớn nên hầu hết thời gian, cần có sự hỗ trợ của GPU và đây là lúc TensorFlow ra tay giải cứu. Nó được kích hoạt GPU và do đó bằng cách cài đặt phần mềm có hỗ trợ GPU, thời gian đào tạo cần thiết có thể giảm đáng kể. Hướng dẫn này giúp bạn chỉ cài đặt TensorFlow cho CPU và cả hỗ trợ GPU. Vì vậy, để có được TensorFlow có hỗ trợ GPU, bạn phải có GPU Nvidia có hỗ trợ CUDA. Việc cài đặt CUDA và CuDNN (thư viện tính toán Nvidia) hơi phức tạp và hướng dẫn này cung cấp cách tiếp cận từng bước để cài đặt chúng trước khi thực sự bắt đầu cài đặt chính TensorFlow. Nvidia CUDA là một thư viện tăng tốc GPU có các triển khai được điều chỉnh cao cho các quy trình tiêu chuẩn được sử dụng trong mạng thần kinh. CuDNN là một thư viện điều chỉnh cho GPU tự động đảm nhiệm việc điều chỉnh hiệu suất GPU. TensorFlow dựa vào cả hai thứ này để đào tạo và chạy các mạng thần kinh sâu và do đó chúng phải được cài đặt trước khi cài đặt TensorFlow. Điều rất quan trọng cần lưu ý là, những ai KHÔNG muốn cài đặt TensorFlow có hỗ trợ GPU, thì bạn có thể bỏ qua tất cả các bước sau và chuyển thẳng đến phần \Bước 5: Cài đặt TensorFlow chỉ với hỗ trợ CPU\ của hướng dẫn này. Bạn có thể tìm thấy phần giới thiệu về TensorFlow tại đây. 1 Cài đặt CUDAĐầu tiên, tải xuống CUDA cho Ubuntu 16.04 từ đây. Tệp này khá lớn (2GB) nên đôi khi có thể mất một chút thời gian để tải xuống. Tệp đã tải xuống là gói \.deb\. Để cài đặt nó, hãy chạy các lệnh sau: sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb các lệnh sau cài đặt bất kỳ phụ thuộc nào đã bị bỏ sót và cuối cùng cài đặt bộ công cụ cuda: sudo apt install -f sudo apt update sudo apt install cuda Nếu cài đặt thành công, bạn sẽ nhận được thông báo \cài đặt thành công\. Nếu nó đã được cài đặt, thì bạn sẽ nhận được đầu ra tương tự như hình ảnh bên dưới: 2 Cài đặt thư viện CuDNNThật đáng buồn khi tải xuống CuDNN yêu cầu một chút công việc. Nvidia không trực tiếp cung cấp cho bạn các tệp để tải xuống (Tuy nhiên, nó miễn phí). Làm theo các bước để tải tệp CuDNN của bạn.
LƯU Ý: mặc dù thư viện cho biết nó dành cho Ubuntu 14.04, nhưng chỉ sử dụng liên kết đó. nó cũng hoạt động cho 16.04 Bây giờ bạn cuối cùng đã có cả hai tệp CuDNN, đã đến lúc cài đặt chúng!! Sử dụng các lệnh sau từ thư mục chứa các tệp đã tải xuống này: sudo dpkg -i libcudnn5_5.1.5-1+cuda8.0_amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn5-dev_5.1.5-1+cuda8.0_amd64.deb Hình ảnh sau đây cho thấy đầu ra của việc chạy các lệnh này: 3 Thêm vị trí cài đặt vào tệp Bashrcvị trí cài đặt phải được thêm vào tệp bashrc để từ lần sau trở đi, hệ thống sẽ biết nơi tìm thư mục đã cài đặt cho CUDA. sử dụng lệnh sau để mở tệp bashrc: sudo gedit ~/.bashrc khi tệp mở ra, hãy thêm hai dòng sau vào cuối tệp đó: export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64" export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 4 Cài đặt TensorFlow có hỗ trợ GPUbước này, chúng tôi cài đặt TensorFlow với sự hỗ trợ của GPU. Chạy lệnh sau nếu bạn đang sử dụng python 2.7: pip install TensorFlow-gpu nếu bạn có python 3.x thay vì lệnh trên, hãy sử dụng như sau: pip3 install TensorFlow-gpu Bạn sẽ nhận được thông báo \cài đặt thành công\ sau khi lệnh thực thi xong. Bây giờ, tất cả những gì còn lại để kiểm tra là liệu nó đã được cài đặt đúng chưa. Để kiểm tra điều này, hãy mở một dấu nhắc lệnh và gõ các lệnh sau: sudo apt install -f 0 sudo apt install -f 1 Bạn sẽ nhận được kết quả tương tự như hình bên dưới. Từ hình ảnh, bạn có thể thấy rằng các thư viện CUDA đã được mở thành công. Bây giờ, nếu có lỗi, các thông báo cho biết không thể mở CUDA và thậm chí không tìm thấy mô-đun sẽ xuất hiện. Trong trường hợp đó, bạn có thể đã bỏ lỡ một trong các bước ở trên và thực hiện lại hướng dẫn này một cách cẩn thận sẽ là cách tốt nhất. 5 Cài đặt TensorFlow chỉ với sự hỗ trợ của CPULƯU Ý: Bước này phải được thực hiện bởi những người không có GPU hoặc những người không có GPU Nvidia. Những người khác, xin vui lòng bỏ qua bước này!! cài đặt TensorFlow chỉ dành cho CPU cực kỳ dễ dàng. Sử dụng hai lệnh sau: sudo apt install -f 2 nếu bạn có python 3.x thay vì lệnh trên, hãy sử dụng như sau: sudo apt install -f 3 Vâng, nó thật đơn giản! Điều này kết thúc, hướng dẫn cài đặt, bây giờ bạn có thể bắt đầu xây dựng các ứng dụng học sâu của mình. Nếu bạn mới bắt đầu, thì bạn có thể xem hướng dẫn chính thức dành cho người mới bắt đầu tại đây. |
