পিপ দিয়ে টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন

লিনাক্স

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])))"

উইন্ডোজ নেটিভ

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'))"

উইন্ডোজ WSL2

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

সিপিইউ

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

রাত্রিবেলা

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

লিনাক্স

1. সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা

• উবুন্টু 16.04 বা উচ্চতর (64-বিট)

TensorFlow শুধুমাত্র আনুষ্ঠানিকভাবে উবুন্টু সমর্থন করে। যাইহোক, নিম্নলিখিত নির্দেশাবলী অন্যান্য লিনাক্স ডিস্ট্রোগুলির জন্যও কাজ করতে পারে।

2. GPU সেটআপ

আপনি এই বিভাগটি এড়িয়ে যেতে পারেন যদি আপনি শুধুমাত্র CPU-তে TensorFlow চালান।

আপনার যদি না থাকে তবে NVIDIA GPU ড্রাইভারটি ইনস্টল করুন। এটি ইনস্টল করা আছে কিনা তা যাচাই করতে আপনি নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করতে পারেন।

nvidia-smi

3. venv দিয়ে একটি ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করুন

venv মডিউলটি পাইথনের স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরির অংশ এবং ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করার জন্য আনুষ্ঠানিকভাবে প্রস্তাবিত উপায়।

আপনার পছন্দসই ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট ডিরেক্টরিতে নেভিগেট করুন এবং নিম্নলিখিত কমান্ডের সাহায্যে tf নামে একটি নতুন venv পরিবেশ তৈরি করুন।

python3 -m venv tf 

আপনি নিম্নলিখিত কমান্ড দিয়ে এটি সক্রিয় করতে পারেন।

source tf/bin/activate    

নিশ্চিত করুন যে ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট বাকি ইনস্টলেশনের জন্য সক্রিয় করা হয়েছে।

4. TensorFlow ইনস্টল করুন

TensorFlow-এর জন্য পিপের সাম্প্রতিক সংস্করণ প্রয়োজন, তাই আপনি সর্বশেষ সংস্করণ চালাচ্ছেন তা নিশ্চিত করতে আপনার পিপ ইনস্টলেশন আপগ্রেড করুন।

pip install --upgrade pip

তারপর, পিপ দিয়ে টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন।

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

6. ইনস্টলেশন যাচাই করুন

CPU সেটআপ যাচাই করুন:

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

যদি একটি টেনসর ফেরত দেওয়া হয়, আপনি সফলভাবে TensorFlow ইনস্টল করেছেন।

GPU সেটআপ যাচাই করুন:

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

যদি GPU ডিভাইসের একটি তালিকা ফেরত দেওয়া হয়, আপনি TensorFlow সফলভাবে ইনস্টল করেছেন। না হলে পরবর্তী ধাপে যান ।

6. [শুধুমাত্র GPU] ভার্চুয়াল পরিবেশ কনফিগারেশন

যদি শেষ বিভাগে জিপিইউ পরীক্ষাটি ব্যর্থ হয়, তবে সম্ভবত কারণটি হল উপাদানগুলি সনাক্ত করা যাচ্ছে না এবং/অথবা বিদ্যমান সিস্টেম CUDA ইনস্টলেশনের সাথে বিরোধ। তাই এটি ঠিক করার জন্য আপনাকে কিছু প্রতীকী লিঙ্ক যোগ করতে হবে।

• NVIDIA শেয়ার করা লাইব্রেরিতে প্রতীকী লিঙ্ক তৈরি করুন:

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

• ptxas এর একটি প্রতীকী লিঙ্ক তৈরি করুন:

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

GPU সেটআপ যাচাই করুন:

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

MacOS

1. সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা

• macOS 10.12.6 (সিয়েরা) বা উচ্চতর (64-বিট)

বর্তমানে MacOS-এ TensorFlow চালানোর জন্য কোনো অফিসিয়াল GPU সমর্থন নেই। নিম্নলিখিত নির্দেশাবলী CPU-তে চালানোর জন্য।

2. পাইথন সংস্করণ পরীক্ষা করুন

আপনার পাইথন পরিবেশ ইতিমধ্যে কনফিগার করা আছে কিনা তা পরীক্ষা করুন:

python3 --version
python3 -m pip --version

3. TensorFlow ইনস্টল করুন

TensorFlow-এর জন্য পিপের সাম্প্রতিক সংস্করণ প্রয়োজন, তাই আপনি সর্বশেষ সংস্করণ চালাচ্ছেন তা নিশ্চিত করতে আপনার পিপ ইনস্টলেশন আপগ্রেড করুন।

pip install --upgrade pip

তারপর, পিপ দিয়ে টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন।

pip install tensorflow

4. ইনস্টলেশন যাচাই করুন

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

যদি একটি টেনসর ফেরত দেওয়া হয়, আপনি সফলভাবে TensorFlow ইনস্টল করেছেন।

উইন্ডোজ নেটিভ

1. সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা

• Windows 7 বা উচ্চতর (64-বিট)

2. Microsoft Visual C++ পুনরায় বিতরণযোগ্য ইনস্টল করুন

ভিজ্যুয়াল স্টুডিও 2015, 2017 এবং 2019 এর জন্য মাইক্রোসফ্ট ভিজ্যুয়াল C++ পুনরায় বিতরণযোগ্য ইনস্টল করুন। TensorFlow 2.1.0 সংস্করণ থেকে শুরু করে, এই প্যাকেজ থেকে msvcp140_1.dll ফাইলের প্রয়োজন হয় (যা পুরানো পুনঃবন্টনযোগ্য প্যাকেজ থেকে প্রদান করা নাও হতে পারে)। পুনরায় বিতরণযোগ্য ভিজ্যুয়াল স্টুডিও 2019 এর সাথে আসে তবে আলাদাভাবে ইনস্টল করা যেতে পারে:

1. Microsoft Visual C++ ডাউনলোডগুলিতে যান।
2. ভিজ্যুয়াল স্টুডিও 2015, 2017 এবং 2019 বিভাগে পৃষ্ঠাটি নীচে স্ক্রোল করুন।
3. আপনার প্ল্যাটফর্মের জন্য Visual Studio 2015, 2017 এবং 2019-এর জন্য Microsoft Visual C++ পুনরায় বিতরণযোগ্য ডাউনলোড এবং ইনস্টল করুন।

উইন্ডোজে দীর্ঘ পথ সক্রিয় করা আছে তা নিশ্চিত করুন।

3. মিনিকোন্ডা ইনস্টল করুন

GPU সমর্থন সহ TensorFlow ইনস্টল করার জন্য Miniconda হল প্রস্তাবিত পদ্ধতি। এটি আপনার সিস্টেমে ইনস্টল করা কোনো সফ্টওয়্যার পরিবর্তন এড়াতে একটি পৃথক পরিবেশ তৈরি করে। এটি বিশেষ করে GPU সেটআপের জন্য প্রয়োজনীয় সফ্টওয়্যার ইনস্টল করার সবচেয়ে সহজ উপায়।

মিনিকোন্ডা উইন্ডোজ ইনস্টলার ডাউনলোড করুন। ডাউনলোড করা ফাইলটিতে ডাবল ক্লিক করুন এবং স্ক্রিনের নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন।

4. একটি কনডা পরিবেশ তৈরি করুন

নিম্নলিখিত কমান্ড দিয়ে tf নামে একটি নতুন কনডা পরিবেশ তৈরি করুন।

conda create --name tf python=3.9

আপনি নিম্নলিখিত কমান্ড দিয়ে এটি নিষ্ক্রিয় এবং সক্রিয় করতে পারেন।

conda deactivate
conda activate tf

নিশ্চিত করুন যে এটি বাকি ইনস্টলেশনের জন্য সক্রিয় করা হয়েছে।

5. GPU সেটআপ

আপনি এই বিভাগটি এড়িয়ে যেতে পারেন যদি আপনি শুধুমাত্র CPU-তে TensorFlow চালান।

আপনার যদি না থাকে তবে প্রথমে NVIDIA GPU ড্রাইভার ইনস্টল করুন।

তারপর কনডা দিয়ে CUDA, cuDNN ইন্সটল করুন।

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

6. টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন

TensorFlow-এর জন্য পিপের সাম্প্রতিক সংস্করণ প্রয়োজন, তাই আপনি সর্বশেষ সংস্করণ চালাচ্ছেন তা নিশ্চিত করতে আপনার পিপ ইনস্টলেশন আপগ্রেড করুন।

pip install --upgrade pip

তারপর, পিপ দিয়ে টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন।

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

7. ইনস্টলেশন যাচাই করুন

CPU সেটআপ যাচাই করুন:

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

যদি একটি টেনসর ফেরত দেওয়া হয়, আপনি সফলভাবে TensorFlow ইনস্টল করেছেন।

GPU সেটআপ যাচাই করুন:

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

যদি GPU ডিভাইসের একটি তালিকা ফেরত দেওয়া হয়, আপনি TensorFlow সফলভাবে ইনস্টল করেছেন।

উইন্ডোজ WSL2

1. সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা

• Windows 10 19044 বা উচ্চতর (64-বিট)। এটি Windows 10 সংস্করণ 21H2, নভেম্বর 2021 আপডেটের সাথে মিলে যায়।

নিম্নলিখিত নথিগুলি দেখুন:

• সর্বশেষ Windows 10 আপডেট ডাউনলোড করুন ।
• WSL2 ইনস্টল করুন
• WSL2 এ NVIDIA® GPU সমর্থন সেটআপ করুন

2. GPU সেটআপ

আপনি এই বিভাগটি এড়িয়ে যেতে পারেন যদি আপনি শুধুমাত্র CPU-তে TensorFlow চালান।

আপনার যদি না থাকে তবে NVIDIA GPU ড্রাইভারটি ইনস্টল করুন। এটি ইনস্টল করা আছে কিনা তা যাচাই করতে আপনি নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করতে পারেন।

nvidia-smi

3. TensorFlow ইনস্টল করুন

TensorFlow-এর জন্য পিপের সাম্প্রতিক সংস্করণ প্রয়োজন, তাই আপনি সর্বশেষ সংস্করণ চালাচ্ছেন তা নিশ্চিত করতে আপনার পিপ ইনস্টলেশন আপগ্রেড করুন।

pip install --upgrade pip

তারপর, পিপ দিয়ে টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন।

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

4. ইনস্টলেশন যাচাই করুন

CPU সেটআপ যাচাই করুন:

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

যদি একটি টেনসর ফেরত দেওয়া হয়, আপনি সফলভাবে TensorFlow ইনস্টল করেছেন।

GPU সেটআপ যাচাই করুন:

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

যদি GPU ডিভাইসের একটি তালিকা ফেরত দেওয়া হয়, আপনি TensorFlow সফলভাবে ইনস্টল করেছেন।