Einrichten von Tensorflow und Keras mit pip auf Ihrem lokalen Computer - 2019!

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Was ist PIP?

PIP ist eine rekursive Abkürzung für "PIP Installiert Pakete" oder "Bevorzugtes Installationsprogramm". Es ist ein Befehlszeilenprogramm, mit dem Sie PyPI-Pakete mit einem einfachen und unkomplizierten Befehl installieren, neu installieren oder deinstallieren können: pip.

Python und PIP installieren

Installationsanleitung für MacOS:

1) Gehen Sie zu https://www.python.org/downloads/windows/ und laden Sie Python 3.6.4 herunter (da spätere Versionen zum Zeitpunkt des Schreibens nicht unterstützt werden).

2) Nachdem Sie es heruntergeladen haben, starten Sie es und wählen Sie die benutzerdefinierte Option für die Installation aus. Sie gelangen in einen Konfigurationsdialog, in dem Sie pip als Installationsoption auswählen können.

3) Es wird empfohlen, alle auszuwählen.

4) Überprüfen Sie, ob die Python-Version 3.6.4 ist.

Python-Version

5) pip installieren

sudo easy_install pip

Sie können jetzt mit der Python-Laufzeitumgebung und dem Pip-Installationsprogramm für MacOS loslegen :)

* Weiter zur CUDA- und CUDNN-Installation *

Installationsanleitung für Windows 10:

1) Gehen Sie zu https://www.python.org/downloads/windows/ und laden Sie Python 3.6.4 herunter (da spätere Versionen zum Zeitpunkt des Schreibens nicht unterstützt werden).

2) Nachdem Sie es heruntergeladen haben, starten Sie es und wählen Sie die benutzerdefinierte Option für die Installation aus. Sie gelangen in einen Konfigurationsdialog, in dem Sie pip als Installationsoption auswählen können.

3) Es wird empfohlen, während der Installation alle Optionen auszuwählen.

4) Öffnen Sie nach Abschluss der Installation das Terminal unter folgender Adresse:

Python

5) Beenden Sie den Python-Interpreter.

Ausfahrt()

6) Testen Sie Ihre Rohrinstallation.

pip -V

(Jetzt können Sie das Python-Laufzeit- und Pip-Installationsprogramm für Windows verwenden. )

CUDA installieren:

  1. Zum Zeitpunkt des Schreibens unterstützt der TensorFlow CUDA 9.0 und das Release unterstützt Version 8.0. Hier ist der Link zu Downloads.
Holen Sie sich die richtige Version. (9.0 für mich)

2) Dies würde einige Minuten dauern. Chill ein bisschen

3) Wenn die Installation abgeschlossen ist, installieren Sie CUDNN

CUDNN installieren:

Die CuDNN-Bibliotheken sind ein Update von CUDA für Deep Neural Nets und werden von TensorFlow verwendet, um das Deep Learning auf NVidia-GPUs zu beschleunigen. Sie können sie hier herunterladen: https://developer.nvidia.com/cudnn.

1) Wenn Sie CUDA 9.0 installiert haben, stellen Sie sicher, dass Sie eine CuDNN verwenden, die sowohl dieser als auch der erforderlichen Version entspricht, die Sie im letzten Schritt gesehen haben. Ich schlage cuDNN v7.0.5 für CUDA 9.0 vor.

2) Sie müssten sich wahrscheinlich anmelden / registrieren, um zu installieren.
(Nehmen Sie sich etwas Zeit, um es zu tun)

3) Nach dem Herunterladen entpacken Sie es und Sie haben drei Dateien und dann tun Sie Folgendes:

a) Kopieren Sie \ cuda \ bin \ cudnn64_7.dll nach C: \ Programme \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ bin.

b) Kopieren Sie \ cuda \ include \ cudnn.h nach C: \ Programme \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ include.

c) Kopieren Sie \ cuda \ lib \ x64 \ cudnn.lib nach C: \ Programme \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ lib \ x64.

4) Sobald der Vorgang abgeschlossen ist, ist Ihre GPU jetzt bereit, GPU-Computing durchzuführen.

Tensorflow und Keras installieren:

  1. Öffnen Sie ein Terminal als Administrator und aktualisieren Sie Ihren Pip.
python -m pip install --upgrade pip

2) Installieren Sie Tensorflow

pip install - Tensorflow aktualisieren

3) Installieren Sie Keras

pip install --upgrade keras

4) Öffnen Sie den Interpreter, nachdem Tensorflow und Keras installiert wurden.

Python

5) Im Python-Interpreter-Typ

Tensorflow importieren
Keras importieren

6) Wenn der Code fehlerfrei ausgeführt wird, wurde er ordnungsgemäß installiert.

7) Verlassen Sie den Dolmetscher.

Ausfahrt()

Das ist alles, was Sie brauchen, um mit dem maschinellen Lernen auf Ihrem lokalen Computer zu beginnen. :)

Hallo Welt im Tensorflow:

  1. Öffnen Sie Python Interpreter auf Ihrem Terminal, indem Sie Folgendes eingeben: python
  2. Kopieren Sie den folgenden Code und fügen Sie ihn zeilenweise ein:
from __future__ import print_function
Tensorflow als tf importieren
hello = tf.constant ("Hallo, Welt der KI")
sess = tf.Session ()
print (sess.run (hallo))
Ausgabe: "Hallo, World of AI!"

Ich hoffe es hilft, vergessen Sie nicht zu klatschen, wenn Sie dies hilfreich fanden!
Nur zur Erinnerung, Sie können bis zu 50 Mal klatschen :)