Nella matematica avanzata, la parola Tensor è un array multidimensionale e il flusso è il grafico delle operazioni. Il sistema Apprendimento automatico TensorFlow è uno strumento di funzione di libreria open source per l’apprendimento automatico.
Viene utilizzato per creare modelli con dati, creare grafici con nodi, bordi e array multidimensionali. Puoi installare il sistema di apprendimento automatico TensorFlow su Ubuntu senza alcun hardware speciale.
Esistono anche funzioni integrate per l’utilizzo di Tensorflow con il browser Anaconda o il notebook Jupyter su un sistema Linux.
Sistema di apprendimento automatico TensorFlow in Ubuntu
Il Sistema di apprendimento automatico Tensorflow è compatibile con diversi sistemi operativi e ambienti. Su Linux, Tensorflow può essere utilizzato con un ambiente front-end Python.
Ha un’API sia per C++ che per Python e supporta l’elaborazione distribuita. Consente di distribuire i lavori tra più computer tramite Tensorflow. In questo post vedremo come utilizzare l’ambiente Pip per configurare lo strumento libreria Tensorflow su un sistema Linux.
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Passaggio 1: installa l’ambiente virtuale Python3
Poiché il sistema di apprendimento automatico TensorFlow richiede Python, installeremo l’ambiente virtuale python3 sul nostro sistema Ubuntu. È disponibile nel repository Linux ufficiale. Puoi eseguire il seguente comando aptitude per installare l’ambiente Python3 sul tuo sistema.
sudo apt-get install python3 python3-venv python3-dev -y
Al termine dell’installazione, controlla se python3 è installato o meno.
python3 -V
Passaggio 2: creare una directory TensorFlow
Dopo aver installato l’ambiente Python, creeremo una nuova directory per memorizzare i dati TensorFlow nel file system di Ubuntu. È possibile eseguire i seguenti comandi make directory e cd menzionati di seguito per creare una nuova directory e creare un ambiente virtuale.
Qui, ho creato una nuova directory chiamata tensorflow_files da utilizzare come repository per il sistema di apprendimento automatico Tensorflow.
mkdir tensorflow_files cd tensorflow_files python3 -m venv virtualenv python3 -m venv venv
Ora, esegui il seguente comando nella shell del terminale con privilegi di root per attivarlo sul tuo sistema Ubuntu.
source venv/bin/activate
Passaggio 3: aggiorna la versione di Pip
La nuova directory potrebbe richiedere alcuni secondi per diventare attiva con il nuovo ambiente virtuale. Esegui il seguente comando pip nella shell del terminale per aggiornare il pacchetto Pip. Il programma di installazione Pip aggiornato ti aiuterà a ottenere l’ultima versione del sistema di apprendimento automatico TensorFlow sul tuo sistema Ubuntu.
# pip install --upgrade pip
Passaggio 4: installare il sistema di apprendimento automatico TensorFlow
Infine, esegui il comando pip install nella shell del terminale per installare la libreria di machine learning TensorFlow su Ubuntu. Assicurati di avere l’accesso come root prima di eseguire il comando.
pip install --upgrade tensorflow
Il completamento del processo di installazione potrebbe richiedere del tempo. Esegui il comando seguente per verificare lo strumento della libreria di machine learning TensorFlow sul tuo sistema. Nel comando return, vedrai la versione dello strumento TensorFlow sulla tua macchina.
# python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
Al termine dell’installazione e della verifica, puoi utilizzare il seguente comando per disabilitare l’ambiente virtuale Python sul tuo sistema Ubuntu Linux.
(venv) root@ubuntupit:~/tensorflow_files# deactivate
conclusione
Tensorflow è uno dei repository più votati su Github. Può essere utilizzato in ambienti di ricerca e produzione. Puoi creare e implementare algoritmi, semplici app matematiche, liner e regressione logistica con il Strumento di apprendimento automatico Tensorflow. Anche se non sei un esperto di informatica, puoi eseguire la libreria Tensorflow per analizzare e creare progetti architettonici.
Ho descritto come installare il sistema di apprendimento automatico TensorFlow su Ubuntu Linux nel post completo. Per favore condividilo con i tuoi amici e la comunità Linux se trovi questo post utile e informativo.
