Installa TensorFlow con pip

Linux

python3 -m pip install tensorflow[and-cuda]
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

MacOS

# There is currently no official GPU support for MacOS.
python3 -m pip install tensorflow
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

Nativo di Windows

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
python -m pip install "tensorflow<2.11"
# Verify the installation:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Windows WSL2

python3 -m pip install tensorflow[and-cuda]
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

processore

python3 -m pip install tensorflow
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

Notturno

python3 -m pip install tf-nightly
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

Linux

1. Requisiti di sistema

• Ubuntu 16.04 o successiva (64 bit)

TensorFlow supporta ufficialmente solo Ubuntu. Tuttavia, le seguenti istruzioni potrebbero funzionare anche per altre distribuzioni Linux.

2. Configurazione della GPU

Puoi saltare questa sezione se esegui TensorFlow solo sulla CPU.

Se non lo hai, installa il driver della GPU NVIDIA . È possibile utilizzare il comando seguente per verificare che sia installato.

nvidia-smi

3. Crea un ambiente virtuale con venv

Il modulo venv fa parte della libreria standard di Python ed è il modo ufficialmente consigliato per creare ambienti virtuali.

Passare alla directory degli ambienti virtuali desiderati e creare un nuovo ambiente venv denominato tf con il comando seguente.

python3 -m venv tf 

Puoi attivarlo con il seguente comando.

source tf/bin/activate    

Assicurati che l'ambiente virtuale sia attivato per il resto dell'installazione.

4. Installa TensorFlow

TensorFlow richiede una versione recente di pip, quindi aggiorna l'installazione di pip per essere sicuro di eseguire la versione più recente.

pip install --upgrade pip

Quindi, installa TensorFlow con pip.

# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow

6. Verificare l'installazione

Verificare la configurazione della CPU:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

Se viene restituito un tensore, hai installato TensorFlow correttamente.

Verifica la configurazione della GPU:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Se viene restituito un elenco di dispositivi GPU, hai installato TensorFlow correttamente. In caso contrario, continuare con il passaggio successivo .

6. [Solo GPU] Configurazione dell'ambiente virtuale

Se il test della GPU nell'ultima sezione non ha avuto esito positivo, la causa più probabile è che i componenti non vengono rilevati e/o sono in conflitto con l'installazione CUDA del sistema esistente. Quindi è necessario aggiungere alcuni collegamenti simbolici per risolvere questo problema.

• Crea collegamenti simbolici alle librerie condivise NVIDIA:

pushd $(dirname $(python -c 'print(__import__("tensorflow").__file__)'))
ln -svf ../nvidia/*/lib/*.so* .
popd

• Crea un collegamento simbolico a ptxas:

ln -sf $(find $(dirname $(dirname $(python -c "import nvidia.cuda_nvcc;         
print(nvidia.cuda_nvcc.__file__)"))/*/bin/) -name ptxas -print -quit) $VIRTUAL_ENV/bin/ptxas

Verifica la configurazione della GPU:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

MacOS

1. Requisiti di sistema

• macOS 10.12.6 (Sierra) o versione successiva (64 bit)

Attualmente non esiste un supporto GPU ufficiale per l'esecuzione di TensorFlow su MacOS. Le seguenti istruzioni riguardano l'esecuzione su CPU.

2. Controlla la versione di Python

Controlla se il tuo ambiente Python è già configurato:

python3 --version
python3 -m pip --version

3. Installa TensorFlow

TensorFlow richiede una versione recente di pip, quindi aggiorna l'installazione di pip per essere sicuro di eseguire la versione più recente.

pip install --upgrade pip

Quindi, installa TensorFlow con pip.

pip install tensorflow

4. Verificare l'installazione

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

Se viene restituito un tensore, hai installato TensorFlow correttamente.

Nativo di Windows

1. Requisiti di sistema

• Windows 7 o versioni successive (64 bit)

2. Installare Microsoft Visual C++ ridistribuibile

Installa Microsoft Visual C++ Redistributable per Visual Studio 2015, 2017 e 2019 . A partire dalla versione TensorFlow 2.1.0, questo pacchetto richiede il file msvcp140_1.dll (che potrebbe non essere fornito dai pacchetti ridistribuibili precedenti). Il ridistribuibile viene fornito con Visual Studio 2019 ma può essere installato separatamente:

1. Vai ai download di Microsoft Visual C++ .
2. Scorri la pagina verso il basso fino alla sezione Visual Studio 2015, 2017 e 2019 .
3. Scarica e installa Microsoft Visual C++ Redistributable per Visual Studio 2015, 2017 e 2019 per la tua piattaforma.

Assicurati che i percorsi lunghi siano abilitati su Windows.

3. Installa Miniconda

Miniconda è l'approccio consigliato per l'installazione di TensorFlow con supporto GPU. Crea un ambiente separato per evitare di modificare qualsiasi software installato nel sistema. Questo è anche il modo più semplice per installare il software richiesto soprattutto per la configurazione della GPU.

Scarica il programma di installazione di Windows Miniconda . Fare doppio clic sul file scaricato e seguire le istruzioni visualizzate sullo schermo.

4. Crea un ambiente conda

Crea un nuovo ambiente conda denominato tf con il comando seguente.

conda create --name tf python=3.9

Puoi disattivarlo e attivarlo con i seguenti comandi.

conda deactivate
conda activate tf

Assicurati che sia attivato per il resto dell'installazione.

5. Configurazione della GPU

Puoi saltare questa sezione se esegui TensorFlow solo sulla CPU.

Se non lo hai, installa prima il driver GPU NVIDIA .

Quindi installa CUDA, cuDNN con conda.

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0

6. Installa TensorFlow

TensorFlow richiede una versione recente di pip, quindi aggiorna l'installazione di pip per essere sicuro di eseguire la versione più recente.

pip install --upgrade pip

Quindi, installa TensorFlow con pip.

# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
pip install "tensorflow<2.11" 

7. Verificare l'installazione

Verificare la configurazione della CPU:

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

Se viene restituito un tensore, hai installato TensorFlow correttamente.

Verifica la configurazione della GPU:

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Se viene restituito un elenco di dispositivi GPU, hai installato TensorFlow correttamente.

Windows WSL2

1. Requisiti di sistema

• Windows 10 19044 o versione successiva (64 bit). Ciò corrisponde a Windows 10 versione 21H2, l'aggiornamento di novembre 2021.

Consulta i seguenti documenti per:

• Scarica l'ultimo aggiornamento di Windows 10 .
• Installa WSL2
• Configura il supporto GPU NVIDIA® in WSL2

2. Configurazione della GPU

Puoi saltare questa sezione se esegui TensorFlow solo sulla CPU.

Se non lo hai, installa il driver della GPU NVIDIA . È possibile utilizzare il comando seguente per verificare che sia installato.

nvidia-smi

3. Installa TensorFlow

TensorFlow richiede una versione recente di pip, quindi aggiorna l'installazione di pip per essere sicuro di eseguire la versione più recente.

pip install --upgrade pip

Quindi, installa TensorFlow con pip.

# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow

4. Verificare l'installazione

Verificare la configurazione della CPU:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

Se viene restituito un tensore, hai installato TensorFlow correttamente.

Verifica la configurazione della GPU:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

Se viene restituito un elenco di dispositivi GPU, hai installato TensorFlow correttamente.