Chào mừng bạn đến với hướng dẫn toàn diện của chúng tôi về việc cài đặt TensorFlow, nền tảng học máy phổ biến, trên Centos. Cho dù bạn là một nhà khoa học dữ liệu dày dạn hoặc một người mới bắt đầu tìm cách đi sâu vào thế giới học tập sâu, hướng dẫn từng bước này sẽ giúp bạn tăng cường và chạy trên phân phối CentOS của bạn. TensorFlow cung cấp một loạt các chức năng và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, làm cho nó trở thành một công cụ đa năng cho các tác vụ học máy.
Nếu bạn đã quen thuộc với Docker và môi trường ảo hóa, bạn có thể bỏ qua các phần cuối cùng và tìm hiểu cách cài đặt TensorFlow bằng Docker. Tuy nhiên, nếu bạn thích cách tiếp cận đơn giản hơn, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn trong quá trình cài đặt trên phân phối CentOS của bạn.
Để bắt đầu, hãy đảm bảo bạn làm việc từ Phân phối Centos phiên bản 7 hoặc 8. Nếu bạn đang sử dụng một phân phối khác như Rocky Linux hoặc Almalinux, các bước cài đặt có thể thay đổi, vì vậy tốt nhất nên tham khảo tài liệu cho phân phối cụ thể của bạn. Ngoài ra, đảm bảo rằng bạn đã cài đặt Python 3 và PIP trên hệ thống của mình, vì TensorFlow dựa vào các gói này.
Khi bạn đã xác minh các điều kiện tiên quyết, hãy điều hướng đến trang web TensorFlow chính thức hoặc kho lưu trữ GitHub của Google Tensorflow để tải xuống phiên bản mới nhất của TensorFlow. Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng gói trình cài đặt Python (. whl) để dễ cài đặt. Với gói được tải xuống, bạn đã sẵn sàng để tạo một môi trường ảo để cô lập cài đặt TensorFlow. Bước này cho phép bạn giữ cho môi trường Python chính của bạn sạch sẽ và ngăn chặn mọi xung đột với các gói khác.
Để tạo môi trường ảo, hãy mở shell hoặc thiết bị đầu cuối và chạy lệnh sau:python 3-m venv my_tensorflow_env. Lệnh này tạo ra một thư mục mới được gọi làmy_tensorflow_envTrong vị trí hiện tại của bạn và thiết lập các tệp và thư mục cần thiết cho môi trường ảo. Tiếp theo, kích hoạt môi trường ảo bằng cách chạyNguồn my_tensorflow_env/bin/kích hoạttrên linux hoặc macOS, hoặcmy_tensorflow_env \ scripts \ activatetrên Windows.
Với môi trường ảo được kích hoạt, giờ đây bạn có thể tiến hành cài đặt TensorFlow. ChạyPIP Cài đặt TensorflowĐể cài đặt phiên bản mới nhất của TensorFlow hoặc chỉ định một phiên bản cụ thể nếu cần. Quá trình cài đặt có thể mất vài phút, tùy thuộc vào hiệu suất của hệ thống của bạn. Sau khi cài đặt hoàn tất, bạn có thể xác minh cài đặt bằng cách chạy tập lệnh Python đơn giản.
Mở vỏ trăn bằng cách gõPythontrong thiết bị đầu cuối và nhập tenorflow bằng cách thực thiNhập bộ tenorflow dưới dạng TF. Nếu không có lỗi xảy ra, TensorFlow đã được cài đặt thành công trên hệ thống CentOS của bạn! Bây giờ bạn có thể bắt đầu khám phá các chức năng của nó và tạo các mô hình học máy của riêng bạn.
Tóm lại, việc cài đặt tenorflow trên centos là một quá trình tương đối đơn giản. Cho dù bạn chọn cài đặt nó tự nhiên trên hệ thống của bạn hoặc sử dụng Docker cho một môi trường ảo hóa, bạn có thể tận hưởng sức mạnh của TensorFlow và đưa các dự án học máy của bạn lên một tầm cao mới. Mã hóa hạnh phúc!
Yêu cầu cài đặt TensorFlow trên Centos
Trước khi bắt đầu quá trình cài đặt, hãy đảm bảo bạn đáp ứng các yêu cầu sau:
- Phân phối Centos 7 hoặc 8 được cài đặt trên hệ thống của bạn.
- Docker cài đặt. Nếu bạn không có nó, bạn có thể theo dõi tài liệu Docker chính thức để cài đặt nó trên hệ thống CentOS của bạn.
- Python 3 đã cài đặt. Bạn có thể xác minh xem Python 3 đã được cài đặt trên hệ thống của mình bằng cách chạy lệnh
Python3 --Version. Nếu Python 3 chưa được cài đặt, bạn có thể cài đặt nó bằng cách chạysudo yum cài đặt python3. - Cài đặt PIP. Nếu bạn không có nó, bạn có thể cài đặt nó bằng cách chạy lệnh
sudo yum cài đặt python3-pip. - Gói môi trường ảo được cài đặt. Bạn có thể cài đặt nó bằng cách chạy lệnh
sudo pip3 cài đặt ảo.
Khi bạn đã đáp ứng tất cả các yêu cầu, bạn có thể tiến hành cài đặt TensorFlow trên hệ thống CentOS của mình.
Bước 1: Cài đặt Anaconda trên Centos
Để bắt đầu cài đặt TensorFlow trên Centos, bước đầu tiên là cài đặt Anaconda, một bản phân phối Python phổ biến bao gồm nhiều công cụ và gói mạnh mẽ cho khoa học dữ liệu và học máy. Anaconda cung cấp một môi trường ảo hóa cho Python và cho phép bạn dễ dàng quản lý các gói và phụ thuộc.
Thực hiện theo các bước này để cài đặt Anaconda:
Bước 1: Tải xuống Anaconda
Bắt đầu bằng cách điều hướng đến trang web Anaconda và tải xuống phiên bản Anaconda mới nhất cho Linux:
https://www. anaconda. com/products/inderual
Bước 2: Thay đổi thư mục tải xuống
Sau khi quá trình tải xuống hoàn tất, hãy mở một cửa sổ terminal và điều hướng đến thư mục lưu trình cài đặt Anaconda. Bạn có thể sử dụng lệnh sau để đi tới thư mục Tải xuống:
đĩa CD~/Tải xuống
Bước 3: Cài đặt Anaconda
Tiếp theo, chạy trình cài đặt Anaconda bằng lệnh sau:
bash Anaconda3-*. sh
Thay thế Anaconda3-*. sh bằng tên thật của tệp trình cài đặt Anaconda mà bạn đã tải xuống.
Làm theo lời nhắc trong quá trình cài đặt. Bạn có thể nhấn Enter để chấp nhận các tùy chọn mặc định hoặc chọn tùy chỉnh cài đặt.
Sau khi quá trình cài đặt hoàn tất, bạn sẽ thấy thông báo cho biết Anaconda đã được cài đặt thành công.
Bước 4: Cập nhật Anaconda
Sau khi cài đặt, bạn nên cập nhật Anaconda và các gói của nó để đảm bảo bạn có phiên bản mới nhất. Chạy lệnh sau để cập nhật Anaconda:
cập nhật conda --all
Bước 5: Xác minh cài đặt
Để xác minh rằng Anaconda đã được cài đặt chính xác, hãy mở một cửa sổ terminal mới và chạy lệnh sau:
conda --version
Bạn sẽ thấy số phiên bản được hiển thị, xác nhận rằng Anaconda đã được cài đặt và có thể truy cập được từ dòng lệnh.
Chúc mừng! Bạn đã cài đặt thành công Anaconda trên CentOS. Bước tiếp theo chúng ta sẽ tiến hành cài đặt TensorFlow.
Bước 2: Tạo môi trường Conda cho TensorFlow
Trong bước này, chúng tôi sẽ tạo môi trường Conda trên CentOS để cài đặt TensorFlow. Conda là trình quản lý môi trường và quản lý gói định hướng Python phổ biến, giúp tạo môi trường biệt lập cho các dự án khác nhau.
Để bắt đầu, hãy đảm bảo bạn đã cài đặt Python 3 trên máy CentOS của mình. Bạn có thể xác minh điều này bằng cách chạy lệnh sau:
Python3 --VersionNếu Python 3 chưa được cài đặt, bạn có thể cài đặt nó bằng cách chạy lệnh sau:
sudo dnf cài đặt python3Tiếp theo, chúng tôi sẽ cài đặt gói Miniconda từ trang web chính thức. Miniconda cung cấp phiên bản nhẹ của bản phân phối Anaconda, đặc biệt để tạo môi trường Conda.
- Truy cập trang web Miniconda (https://docs. conda. io/en/latest/miniconda. html) để tải xuống phiên bản Linux của Miniconda.
- Sử dụng lệnh sau để tải xuống trình cài đặt Miniconda:
quên & lt; Miniconda-Linux-URL& gt;bash & lt; Tập tin cài đặt Miniconda& gt;Tạo môi trường Conda
Bây giờ chúng ta đã cài đặt Miniconda, chúng ta có thể tạo môi trường Conda mới và cài đặt TensorFlow vào đó.
- Mở một cửa sổ thiết bị đầu cuối hoặc vỏ mới.
- Chạy lệnh sau để tạo môi trường Conda mới có tên là "TensorFlow":
- Kích hoạt môi trường Conda bằng cách chạy lệnh sau:
- Tiếp theo, chúng tôi sẽ cài đặt TensorFlow và các phụ thuộc của nó. Chạy lệnh sau:
Conda create d-n tenorflow python = 3Conda kích hoạt tenorflowPIP Cài đặt TensorflowXác minh cài đặt
Để xác minh rằng TensorFlow đã được cài đặt thành công, hãy chạy tập lệnh Python sau:
Pytho n-c "Nhập TensorFlow dưới dạng TF; Print (tf . __ Phiên bản__)"Nếu bạn thấy phiên bản TensorFlow được in trên bảng điều khiển, xin chúc mừng! Bạn đã cài đặt thành công TensorFlow trên Centos.
Trong bước này, chúng tôi đã học được cách tạo ra một môi trường Conda trên Centos và cài đặt tenorflow bên trong nó. Chúng tôi cũng đã xác minh cài đặt bằng cách chạy một tập lệnh Python đơn giản.
Trong phần tiếp theo của hướng dẫn, chúng tôi sẽ tìm hiểu cách điều hướng qua các môi trường Conda, chia sẻ chúng và cài đặt các gói bằng cách sử dụng Conda.
Bước 3: Cài đặt Tensorflow trong môi trường Conda
Trong phần này, chúng tôi sẽ bao gồm các bước để cài đặt TensorFlow trong môi trường Conda. Cả Conda và Tensorflow đều là những công cụ thiết yếu để học máy và học sâu.
Bước 3. 1: Tạo môi trường Conda
Trước khi cài đặt TensorFlow, bạn cần tạo môi trường Conda. Conda là một hệ thống quản lý gói cho phép bạn tạo môi trường bị cô lập cho các dự án hoặc phần mềm khác nhau. Bạn có thể nghĩ về nó như một môi trường ảo tương tự như Venv hoặc Virtualenv của Python.
Để tạo môi trường Conda, hãy mở thiết bị đầu cuối và nhập lệnh sau:
Conda Tạ o-N Tensorflow Python = 3, 8Lệnh này tạo ra một môi trường Conda có tên là "TensorFlow" với Python phiên bản 3. 8.
Bước 3. 2: Kích hoạt môi trường Conda
Sau khi tạo môi trường Conda, bạn cần kích hoạt nó để bắt đầu làm việc trong nó. Để kích hoạt môi trường, hãy sử dụng lệnh sau:
Conda kích hoạt tenorflowSau khi được kích hoạt, lời nhắc của bạn sẽ thay đổi để cho biết rằng bạn đang làm việc trong môi trường "tenorflow".
Bước 3. 3: Cài đặt tenorflow
Bây giờ bạn đang ở trong môi trường Conda, bạn có thể tiến hành cài đặt TensorFlow. Có nhiều cách khác nhau để cài đặt TensorFlow tùy thuộc vào nền tảng của bạn và phiên bản bạn muốn sử dụng. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ cài đặt TensorFlow bằng PIP, trình cài đặt gói cho Python.
Để cài đặt TensorFlow, hãy sử dụng lệnh sau:
PIP Cài đặt TensorflowBước 3. 4: Xác minh cài đặt
Để xác minh rằng TensorFlow đã được cài đặt chính xác, bạn có thể chạy mã Python sau:
Pytho n-c "Nhập TensorFlow dưới dạng TF; Print (tf . __ Phiên bản__)"Nếu TensorFlow được cài đặt chính xác, đầu ra sẽ hiển thị số phiên bản của TensorFlow.
Bây giờ bạn đã cài đặt thành công TensorFlow trong môi trường Conda. Bạn có thể tiếp tục các bước tiếp theo của dự án TensorFlow hoặc bắt đầu khám phá các chức năng phong phú mà TensorFlow cung cấp.
Chia sẻ cái này
Nếu bạn thấy hướng dẫn từng bước này hữu ích, đừng quên chia sẻ nó với người khác! Dưới đây là một số cách bạn có thể chia sẻ:
- Chia sẻ liên kết tới bài viết này trên các nền tảng truyền thông xã hội yêu thích của bạn.
- Sao chép và dán URL của bài viết này và gửi cho bạn bè qua email hoặc ứng dụng nhắn tin.
- Nhúng liên kết tới bài viết này trên trang web hoặc blog của riêng bạn.
Bằng cách chia sẻ hướng dẫn này, bạn có thể giúp người khác tìm hiểu cách cài đặt TensorFlow trên CentOS và tạo môi trường làm việc cho các dự án học máy của họ.
