Cài đặt TensorFlow với 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])))"

Windows gốc

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'))"

CPU

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

Hàng đêm

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. Yêu cầu hệ thống

• Ubuntu 16.04 trở lên (64-bit)

TensorFlow chỉ chính thức hỗ trợ Ubuntu. Tuy nhiên, các hướng dẫn sau đây cũng có thể áp dụng được cho các bản phân phối Linux khác.

2. Thiết lập GPU

Bạn có thể bỏ qua phần này nếu chỉ chạy TensorFlow trên CPU.

Cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA nếu bạn chưa có. Bạn có thể sử dụng lệnh sau để xác minh nó đã được cài đặt.

nvidia-smi

3. Tạo môi trường ảo với venv

Mô-đun venv là một phần của thư viện chuẩn của Python và là cách được đề xuất chính thức để tạo môi trường ảo.

Điều hướng đến thư mục môi trường ảo mong muốn của bạn và tạo môi trường venv mới có tên tf bằng lệnh sau.

python3 -m venv tf 

Bạn có thể kích hoạt nó bằng lệnh sau.

source tf/bin/activate    

Đảm bảo rằng môi trường ảo được kích hoạt cho phần còn lại của quá trình cài đặt.

4. Cài đặt TensorFlow

TensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất.

pip install --upgrade pip

Sau đó cài đặt TensorFlow bằng pip.

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

6. Xác minh cài đặt

Xác minh thiết lập CPU:

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

Nếu một tensor được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Xác minh thiết lập GPU:

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

Nếu danh sách các thiết bị GPU được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công. Nếu không tiếp tục bước tiếp theo .

6. [GPU only] Cấu hình môi trường ảo

Nếu quá trình kiểm tra GPU ở phần trước không thành công thì nguyên nhân rất có thể là do không phát hiện được các thành phần và/hoặc xung đột với cài đặt CUDA của hệ thống hiện có. Vì vậy bạn cần thêm một số liên kết tượng trưng để khắc phục điều này.

• Tạo liên kết tượng trưng đến thư viện chia sẻ NVIDIA:

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

• Tạo một liên kết tượng trưng đến 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

Xác minh thiết lập GPU:

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

MacOS

1. Yêu cầu hệ thống

• macOS 10.12.6 (Sierra) trở lên (64-bit)

Hiện tại không có hỗ trợ GPU chính thức để chạy TensorFlow trên MacOS. Các hướng dẫn sau đây dành cho việc chạy trên CPU.

2. Kiểm tra phiên bản Python

Kiểm tra xem môi trường Python của bạn đã được cấu hình chưa:

python3 --version
python3 -m pip --version

3. Cài đặt TensorFlow

TensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất.

pip install --upgrade pip

Sau đó cài đặt TensorFlow bằng pip.

pip install tensorflow

4. Xác minh cài đặt

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

Nếu một tensor được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Windows gốc

1. Yêu cầu hệ thống

• Windows 7 trở lên (64-bit)

2. Cài đặt Microsoft Visual C++ Redistributable

Cài đặt Microsoft Visual C++ Redistributable cho Visual Studio 2015, 2017 và 2019 . Bắt đầu với phiên bản TensorFlow 2.1.0, gói này cần có tệp msvcp140_1.dll (có thể không được cung cấp từ các gói có thể phân phối lại cũ hơn). Bản phân phối lại đi kèm với Visual Studio 2019 nhưng có thể được cài đặt riêng:

1. Đi tới phần tải xuống Microsoft Visual C++ .
2. Cuộn trang xuống phần Visual Studio 2015, 2017 và 2019 .
3. Tải xuống và cài đặt Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015, 2017 và 2019 cho nền tảng của bạn.

Đảm bảo đường dẫn dài được bật trên Windows.

3. Cài đặt Miniconda

Miniconda là phương pháp được khuyến nghị để cài đặt TensorFlow có hỗ trợ GPU. Nó tạo ra một môi trường riêng biệt để tránh thay đổi bất kỳ phần mềm nào đã cài đặt trong hệ thống của bạn. Đây cũng là cách dễ nhất để cài đặt phần mềm cần thiết, đặc biệt là thiết lập GPU.

Tải xuống Trình cài đặt Windows Miniconda . Bấm đúp vào tệp đã tải xuống và làm theo hướng dẫn trên màn hình.

4. Tạo môi trường chung cư

Tạo một môi trường conda mới có tên tf bằng lệnh sau.

conda create --name tf python=3.9

Bạn có thể tắt và kích hoạt nó bằng các lệnh sau.

conda deactivate
conda activate tf

Đảm bảo rằng nó được kích hoạt trong phần còn lại của quá trình cài đặt.

5. Thiết lập GPU

Bạn có thể bỏ qua phần này nếu chỉ chạy TensorFlow trên CPU.

Trước tiên hãy cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA nếu bạn chưa có.

Sau đó cài đặt CUDA, cuDNN bằng conda.

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

6. Cài đặt TensorFlow

TensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất.

pip install --upgrade pip

Sau đó cài đặt TensorFlow bằng pip.

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

7. Xác minh cài đặt

Xác minh thiết lập CPU:

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

Nếu một tenxơ được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Xác minh thiết lập GPU:

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

Nếu danh sách các thiết bị GPU được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Windows WSL2

1. Yêu cầu hệ thống

• Windows 10 19044 trở lên (64-bit). Điều này tương ứng với Windows 10 phiên bản 21H2, bản cập nhật tháng 11 năm 2021.

Xem các tài liệu sau để:

• Tải xuống bản cập nhật Windows 10 mới nhất .
• Cài đặt WSL2
• Thiết lập hỗ trợ GPU NVIDIA® trong WSL2

2. Thiết lập GPU

Bạn có thể bỏ qua phần này nếu chỉ chạy TensorFlow trên CPU.

Cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA nếu bạn chưa có. Bạn có thể sử dụng lệnh sau để xác minh nó đã được cài đặt.

nvidia-smi

3. Cài đặt TensorFlow

TensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất.

pip install --upgrade pip

Sau đó cài đặt TensorFlow bằng pip.

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

4. Xác minh cài đặt

Xác minh thiết lập CPU:

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

Nếu một tensor được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Xác minh thiết lập GPU:

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

Nếu danh sách các thiết bị GPU được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

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])))"

Windows gốc

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'))"

CPU

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

Hàng đêm

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. Yêu cầu hệ thống

• Ubuntu 16.04 trở lên (64-bit)

TensorFlow chỉ chính thức hỗ trợ Ubuntu. Tuy nhiên, các hướng dẫn sau đây cũng có thể áp dụng cho các bản phân phối Linux khác.

2. Thiết lập GPU

Bạn có thể bỏ qua phần này nếu chỉ chạy TensorFlow trên CPU.

Cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA nếu bạn chưa có. Bạn có thể sử dụng lệnh sau để xác minh nó đã được cài đặt.

nvidia-smi

3. Tạo môi trường ảo với venv

Mô-đun venv là một phần của thư viện chuẩn của Python và là cách được đề xuất chính thức để tạo môi trường ảo.

Điều hướng đến thư mục môi trường ảo mong muốn của bạn và tạo môi trường venv mới có tên tf bằng lệnh sau.

python3 -m venv tf 

Bạn có thể kích hoạt nó bằng lệnh sau.

source tf/bin/activate    

Đảm bảo rằng môi trường ảo được kích hoạt cho phần còn lại của quá trình cài đặt.

4. Cài đặt TensorFlow

TensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất.

pip install --upgrade pip

Sau đó cài đặt TensorFlow bằng pip.

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

6. Xác minh cài đặt

Xác minh thiết lập CPU:

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

Nếu một tensor được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Xác minh thiết lập GPU:

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

Nếu danh sách các thiết bị GPU được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công. Nếu không tiếp tục bước tiếp theo .

6. [GPU only] Cấu hình môi trường ảo

Nếu quá trình kiểm tra GPU ở phần trước không thành công thì nguyên nhân rất có thể là do không phát hiện được các thành phần và/hoặc xung đột với cài đặt CUDA của hệ thống hiện có. Vì vậy bạn cần thêm một số liên kết tượng trưng để khắc phục điều này.

• Tạo liên kết tượng trưng đến thư viện chia sẻ NVIDIA:

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

• Tạo một liên kết tượng trưng đến 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

Xác minh thiết lập GPU:

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

MacOS

1. Yêu cầu hệ thống

• macOS 10.12.6 (Sierra) trở lên (64-bit)

Hiện tại không có hỗ trợ GPU chính thức để chạy TensorFlow trên MacOS. Các hướng dẫn sau đây dành cho việc chạy trên CPU.

2. Kiểm tra phiên bản Python

Kiểm tra xem môi trường Python của bạn đã được cấu hình chưa:

python3 --version
python3 -m pip --version

3. Cài đặt TensorFlow

TensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất.

pip install --upgrade pip

Sau đó cài đặt TensorFlow bằng pip.

pip install tensorflow

4. Xác minh cài đặt

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

Nếu một tenxơ được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Windows gốc

1. Yêu cầu hệ thống

• Windows 7 trở lên (64-bit)

2. Cài đặt Microsoft Visual C++ Redistributable

Cài đặt Microsoft Visual C++ Redistributable cho Visual Studio 2015, 2017 và 2019 . Bắt đầu với phiên bản TensorFlow 2.1.0, gói này cần có tệp msvcp140_1.dll (có thể không được cung cấp từ các gói có thể phân phối lại cũ hơn). Bản phân phối lại đi kèm với Visual Studio 2019 nhưng có thể được cài đặt riêng:

1. Đi tới phần tải xuống Microsoft Visual C++ .
2. Cuộn trang xuống phần Visual Studio 2015, 2017 và 2019 .
3. Tải xuống và cài đặt Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015, 2017 và 2019 cho nền tảng của bạn.

Đảm bảo đường dẫn dài được bật trên Windows.

3. Cài đặt Miniconda

Miniconda là phương pháp được đề xuất để cài đặt TensorFlow có hỗ trợ GPU. Nó tạo ra một môi trường riêng biệt để tránh thay đổi bất kỳ phần mềm nào đã cài đặt trong hệ thống của bạn. Đây cũng là cách dễ nhất để cài đặt phần mềm cần thiết, đặc biệt là thiết lập GPU.

Tải xuống Trình cài đặt Windows Miniconda . Bấm đúp vào tệp đã tải xuống và làm theo hướng dẫn trên màn hình.

4. Tạo môi trường chung cư

Tạo một môi trường conda mới có tên tf bằng lệnh sau.

conda create --name tf python=3.9

Bạn có thể tắt và kích hoạt nó bằng các lệnh sau.

conda deactivate
conda activate tf

Đảm bảo rằng nó được kích hoạt trong phần còn lại của quá trình cài đặt.

5. Thiết lập GPU

Bạn có thể bỏ qua phần này nếu chỉ chạy TensorFlow trên CPU.

Trước tiên hãy cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA nếu bạn chưa có.

Sau đó cài đặt CUDA, cuDNN bằng conda.

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

6. Cài đặt TensorFlow

TensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất.

pip install --upgrade pip

Sau đó cài đặt TensorFlow bằng pip.

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

7. Xác minh cài đặt

Xác minh thiết lập CPU:

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

Nếu một tenxơ được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Xác minh thiết lập GPU:

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

Nếu danh sách các thiết bị GPU được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Windows WSL2

1. Yêu cầu hệ thống

• Windows 10 19044 trở lên (64-bit). Điều này tương ứng với Windows 10 phiên bản 21H2, bản cập nhật tháng 11 năm 2021.

Xem các tài liệu sau để:

• Tải xuống bản cập nhật Windows 10 mới nhất .
• Cài đặt WSL2
• Thiết lập hỗ trợ GPU NVIDIA® trong WSL2

2. Thiết lập GPU

Bạn có thể bỏ qua phần này nếu chỉ chạy TensorFlow trên CPU.

Cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA nếu bạn chưa có. Bạn có thể sử dụng lệnh sau để xác minh nó đã được cài đặt.

nvidia-smi

3. Cài đặt TensorFlow

TensorFlow yêu cầu phiên bản pip mới nhất, vì vậy hãy nâng cấp cài đặt pip của bạn để đảm bảo bạn đang chạy phiên bản mới nhất.

pip install --upgrade pip

Sau đó cài đặt TensorFlow bằng pip.

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

4. Xác minh cài đặt

Xác minh thiết lập CPU:

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

Nếu một tenxơ được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.

Xác minh thiết lập GPU:

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

Nếu danh sách các thiết bị GPU được trả về thì bạn đã cài đặt TensorFlow thành công.