Bu eğitimde, TensorFlow Anaconda Windows'un nasıl kurulacağını açıklayacağız . Jupyter Notebook'ta TensorFlow'u nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Jupyter bir not defteri görüntüleyicisidir.
TensorFlow Sürümleri
TensorFlow, birden çok CPU ve GPU arasında hesaplamaları destekler. Eğitimin hızını artırmak için hesaplamaların cihazlara dağıtılabileceği anlamına gelir. Paralelleştirme ile, eğitim algoritmalarının sonuçlarını almak için haftalarca beklemenize gerek yoktur.
Windows kullanıcısı için TensorFlow iki sürüm sağlar:
- Yalnızca CPU desteğiyle TensorFlow : Makineniz NVIDIA GPU'da çalışmıyorsa, yalnızca bu sürümü yükleyebilirsiniz.
- GPU destekli TensorFlow : Daha hızlı hesaplama için TensorFlow GPU destekli sürümü indirebilirsiniz. Bu sürüm, yalnızca güçlü hesaplama kapasitesine ihtiyacınız olduğunda anlamlıdır.
Bu eğitim sırasında TensorFlow'un temel sürümü yeterlidir.
Not: TensorFlow, MacOS'ta GPU desteği sağlamaz.
İşte nasıl devam edeceğiniz
MacOS Kullanıcısı:
- Anaconda'yı yükleyin
- Tensorflow'u ve bağımlılıkları yüklemek için bir .yml dosyası oluşturun
- Jupyter Not Defterini Başlatın
Pencereler için
- Anaconda'yı yükleyin
- Bağımlılıkları yüklemek için bir .yml dosyası oluşturun
- TensorFlow eklemek için pip kullanın
- Jupyter Not Defterini Başlatın
Tensorflow'u Jupyter ile çalıştırmak için Anaconda'da bir ortam oluşturmanız gerekir. Bu, makinemizin içindeki uygun bir klasöre Ipython, Jupyter ve TensorFlow'u kuracağınız anlamına gelir. Üstüne üstlük, veri bilimi için temel bir kitaplık ekleyeceksiniz: "Pandalar". Pandas kitaplığı, bir veri çerçevesinin değiştirilmesine yardımcı olur.
Anaconda'yı yükleyin
Uygun sistem için Anaconda sürüm 4.3.1'i (Python 3.6 için) indirin.
Anaconda, Python veya R için gereken tüm kitaplıkları yönetmenize yardımcı olacaktır. Anaconda'yı yüklemek için bu eğiticiye başvurun
Tensorflow'u ve bağımlılıkları yüklemek için .yml dosyası oluşturun
O içerir
- Anaconda'nın yolunu bulun
- Çalışma dizinini Anaconda olarak ayarlayın
- Yml dosyasını oluşturun (MacOS kullanıcısı için TensorFlow burada yüklenir)
- Yml dosyasını düzenleyin
- Yml dosyasını derleyin
- Anaconda'yı etkinleştirin
- TensorFlow'u yükleyin (yalnızca Windows kullanıcısı)
Adım 1) Anaconda'yı bulun,
Yapmanız gereken ilk adım, Anaconda'nın yolunu bulmaktır.
TensorFlow ile ilgili eğitimler sırasında kullanacağınız gerekli kütüphaneleri içeren yeni bir conda ortamı yaratacaksınız.
pencereler
Windows kullanıcısıysanız, Anaconda İstemi'ni kullanabilir ve şunu yazabilirsiniz:
C:\>where anaconda
Anaconda'nın kurulu olduğu klasörün adını bilmek istiyoruz çünkü bu yol içerisinde yeni ortamımızı yaratmak istiyoruz. Örneğin, yukarıdaki resimde Anaconda, Yönetici klasörüne kuruludur. Sizin için aynı olabilir, yani Yönetici veya kullanıcı adı.
Bir sonraki bölümde, çalışma dizinini c: \'den Anaconda3'e ayarlayacağız.
Mac os işletim sistemi
MacOS kullanıcısı için Terminali kullanabilir ve şunu yazabilirsiniz:
which anaconda
Anaconda'da Ipython , Jupyter ve TensorFlow'u içeren yeni bir klasör oluşturmanız gerekecek . Kitaplıkları ve yazılımı kurmanın hızlı bir yolu, bir yml dosyası yazmaktır.
Adım 2) Çalışma dizinini ayarlayın
Yml dosyasını oluşturmak istediğiniz çalışma dizinini belirtmeniz gerekir.
Daha önce de söylendiği gibi, Anaconda'nın içinde yer alacak.
MacOS kullanıcısı için:
Terminal, varsayılan çalışma dizinini Users / USERNAME olarak ayarlar . Aşağıdaki şekilde görebileceğiniz gibi, anaconda3'ün yolu ile çalışma dizini aynıdır. MacOS'ta, en son klasör $. Terminal, bu çalışma dizinindeki tüm kitaplıkları kuracaktır.
Metin düzenleyicideki yol çalışma diziniyle eşleşmiyorsa, Terminal'de cd PATH yazarak bunu değiştirebilirsiniz. PATH, metin düzenleyicisine yapıştırdığınız yoldur. PATH'i 'PATH' ile sarmayı unutmayın. Bu eylem, çalışma dizinini PATH olarak değiştirecektir.
Terminalinizi açın ve şunu yazın:
cd anaconda3
Windows kullanıcısı için (Anaconda3'ten önceki klasörden emin olun):
cd C:\Users\Admin\Anaconda3
veya "anaconda" komutunun size verdiği yol
Adım 3) yml dosyasını oluşturun
Yeni çalışma dizini içinde yml dosyasını oluşturabilirsiniz.
Dosya, TensorFlow'u çalıştırmak için ihtiyaç duyduğunuz bağımlılıkları kuracaktır. Bu kodu kopyalayıp Terminale yapıştırın.
MacOS kullanıcısı için:
touch hello-tf.yml
Anaconda3'ün içinde hello-tf.yml adlı yeni bir dosya görünmelidir
Windows kullanıcısı için:
echo.>hello-tf.yml
Merhaba-tf.yml adlı yeni bir dosya görünmelidir
Adım 4) yml dosyasını düzenleyin
Yml dosyasını düzenlemeye hazırsınız.
MacOS kullanıcısı için:
Dosyayı düzenlemek için aşağıdaki kodu Terminal'e yapıştırabilirsiniz. MacOS kullanıcı kullanabilir vim düzenlemeye yml dosyasını.
vi hello-tf.yml
Şimdiye kadar, Terminaliniz şuna benziyor
Bir düzenleme moduna girersiniz . Bu modda esc tuşuna bastıktan sonra şunları yapabilirsiniz:
- Düzenlemek için i'ye basın
- Kaydetmek için w tuşuna basın
- Q tuşuna basın! bırakmak
Aşağıdaki kodu düzenleme modunda yazın ve esc tuşuna ve ardından: w tuşuna basın
Not: Dosya büyük / küçük harf duyarlıdır ve niyete duyarlıdır. Her amaçtan sonra 2 boşluk gereklidir.
MacOS için
name: hello-tfdependencies:- python=3.6- jupyter- ipython- pandas- pip:- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whlKod Açıklama
- ad: merhaba-tf: yml dosyasının adı
- bağımlılıklar:
- python = 3.6
- Jüpiter
- ipython
- pandalar: Python 3.6 sürümü, Jupyter, Ipython ve pandas kitaplıklarını yükleyin
- pip: Bir Python kitaplığı kurun
- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: Google apis'den TensorFlow'u yükleyin.
Esc tuşuna ve ardından: q! oldukça düzenleme moduna.
Windows Kullanıcısı için:
Windows'da vim programı bulunmadığından bu adımı tamamlamak için Not Defteri yeterlidir.
notepad hello-tf.yml
Dosyaya aşağıdakileri girin
name: hello-tfdependencies:- python=3.6- jupyter- ipython- pandas
Kod Açıklama
- ad: merhaba-tf: yml dosyasının adı
- bağımlılıklar:
- python = 3.6
- Jüpiter
- ipython
- pandalar: Python 3.6 sürümü, Jupyter, Ipython ve pandas kitaplıklarını yükleyin
Not defterini açacak, dosyayı buradan düzenleyebilirsiniz.
Not: Windows kullanıcıları bir sonraki adımda TensorFlow'u yükleyecektir. Bu adımda, sadece conda ortamını hazırlıyorsunuz
Adım 5) yml dosyasını derleyin
.Yml dosyasını aşağıdaki kodla derleyebilirsiniz:
conda env create -f hello-tf.yml
Not: Windows kullanıcıları için, yeni ortam mevcut kullanıcı dizininin içinde oluşturulur.
Zaman alır. Sabit diskinizde yaklaşık 1.1 gb yer kaplar.
Windows'ta
Adım 6) Conda ortamını etkinleştirin
Neredeyse bitirdik. Artık 2 conda ortamınız var.
Eğitimler sırasında kullanacağınız kitaplıklar ile izole edilmiş bir conda ortamı oluşturdunuz. Bu, önerilen bir uygulamadır çünkü her makine öğrenimi projesi farklı kitaplıklar gerektirir. Proje bittiğinde bu ortamı kaldırabilir ya da kaldıramazsınız.
conda env list
Yıldız işareti varsayılan olanı gösterir. Ortamı etkinleştirmek için hello-tf'ye geçmeniz gerekiyor
MacOS kullanıcısı için:
source activate hello-tf
Windows kullanıcısı için:
activate hello-tf
Tüm bağımlılıkların aynı ortamda olup olmadığını kontrol edebilirsiniz. Bu önemlidir çünkü Python'un Jupyter ve TensorFlow'u aynı ortamdan kullanmasına izin verir. Üçünü aynı klasörde görmüyorsanız, her şeye yeniden başlamanız gerekir.
MacOS kullanıcısı için:
which pythonwhich jupyterwhich ipython
İsteğe bağlı: Güncellemeyi kontrol edebilirsiniz.
pip install --upgrade tensorflow
Adım 7) Windows kullanıcısı için TensorFlow'u kurun
Windows kullanıcısı için:
where pythonwhere jupyterwhere ipython
Gördüğünüz gibi, artık iki Python ortamınız var. Ana ve yeni oluşturulan ie hello-tf. Ana conda ortamında yalnızca hello-tf yüklü tensorFlow yoktur. Resimden python, jupyter ve ipython aynı ortama kurulur. Bu, TensorFlow'u bir Jupyter Defter ile kullanabileceğiniz anlamına gelir.
Pip komutunu kullanarak TensorFlow'u kurmanız gerekir. Yalnızca Windows kullanıcısı için
pip install tensorflow
Jupyter Not Defterini Başlatın
Bu bölüm her iki işletim sistemi için de aynıdır. Şimdi, TensorFlow'u Jupyter Notebook'a nasıl aktaracağımızı öğrenelim.
TensorFlow'u Jupyter ile açabilirsiniz.
Not: TensorFlow'u her açmak istediğinizde, ortamı başlatmanız gerekir
Aşağıdaki gibi ilerleyeceksiniz:
- Merhaba-tf conda ortamını etkinleştirin
- Jupyter'i açın
- Tensorflow'u içe aktar
- Not Defterini Sil
- Jupyter'i kapat
Adım 1) Conda'yı etkinleştirin
MacOS kullanıcısı için:
source activate hello-tf
Windows kullanıcısı için:
conda activate hello-tf
Adım 2) Jupyter'i açın
Bundan sonra Jupyter'i Terminal'den açabilirsiniz.
jupyter notebook
Tarayıcınız otomatik olarak açılmalıdır, aksi takdirde Terminal tarafından sağlanan url'yi kopyalayıp yapıştırın. Http: // localhost: 8888 ile başlar.
TensorFlow Jupyter Notebook'un içinde, çalışma dizininin içindeki tüm dosyaları görebilirsiniz. Yeni bir Defter oluşturmak için yeni ve Python 3'e tıklamanız yeterlidir.
Not: Yeni not defteri otomatik olarak çalışma dizinine kaydedilir.
Adım 3) Tensorflow'u içe aktarın
Not defterinin içinde, TensorFlow'u Jupyter Notebook'a tf takma adıyla içe aktarabilirsiniz. Çalıştırmak için tıklayın. Aşağıda yeni bir hücre oluşturulmuştur.
import tensorflow as tf
TensorFlow ile ilk kodunuzu yazalım.
hello = tf.constant('Hello, Guru99!')hello
Yeni bir tensör oluşturulur. Tebrikler. TensorFlow'u Jupyter ile Makinenize başarıyla yüklediniz.
Adım 4) Dosyayı silin
Jupyer içinde Untitled.ipynb adlı dosyayı silebilirsiniz.
Adım 5) Jupyter'i kapatın
Jupyter'i kapatmanın iki yolu vardır. İlk yol doğrudan dizüstü bilgisayardan. İkinci yol, terminali (veya Anaconda İstemi) kullanmaktır.
Jupyter'den
Jupyter Notebook ana panelinde, basitçe tıklayın Oturum Kapatma
Çıkış sayfasına yönlendirileceksiniz.
Terminalden
Terminali veya Anaconda istemini seçin ve iki kez ctr + c çalıştırın.
İlk kez ctr + c yaptığınızda, dizüstü bilgisayarı kapatmak istediğinizi onaylamanız istenir. Onaylamak için ctr + c'yi tekrarlayın
Başarıyla çıkış yaptınız.
Ana conda ortamına sahip Jupyter
TensorFlow'u ileride kullanmak üzere jupyter ile başlatmak istiyorsanız, yeni bir oturum açmanız gerekir.
source activate hello-tf
Yapmazsanız, Jupyter TensorFlow'u bulamayacak
