En mathématiques avancées, le mot Tensor est un tableau multidimensionnel et le flux est le graphe des opérations. Le système d’apprentissage automatique TensorFlow est un outil de fonction de bibliothèque open source pour l’apprentissage automatique. Il est utilisé pour créer des modèles à l’aide de données, créer des graphiques avec des nœuds, des arêtes et des tableaux multidimensionnels. Vous pouvez installer le système d’apprentissage automatique TensorFlow sur Ubuntu sans matériel spécial. Des fonctions intégrées sont également disponibles pour utiliser Tensorflow avec l’Anaconda Navigateur ou bloc-notes Jupyter sur un système Linux.

Système d’apprentissage automatique TensorFlow sur Ubuntu


Système d’apprentissage automatique Tensorflow est compatible avec différents systèmes d’exploitation et environnements. Sous Linux, vous pouvez utiliser Tensorflow avec un environnement frontal Python. Il possède une API pour C++ et Python et prend en charge le traitement distribué. Il vous permet de répartir les travaux entre plusieurs ordinateurs via Tensorflow. Cet article verra comment utiliser l’environnement Pip pour configurer l’outil de bibliothèque Tensorflow sur un système Linux.

Étape 1 : Installer l’environnement virtuel Python3


Comme le système d’apprentissage automatique TensorFlow nécessite python, nous allons installer les environnements virtuels python3 sur notre système Ubuntu. Il est disponible sur le dépôt officiel de Linux. Vous pouvez exécuter la commande aptitude suivante pour installer l’environnement Python3 sur votre système.

sudo apt-get install python3 python3-venv python3-dev -y

Apt-Get Install Python3

Une fois l’installation terminée, vérifiez si python3 est installé ou non.

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python3 -V

Étape 2 : Créer un répertoire TensorFlow


Après avoir installé l’environnement Python, nous allons créer un nouveau répertoire pour stocker les données TensorFlow sur le système de fichiers Ubuntu. Vous pouvez exécuter les commandes make directory et cd suivantes mentionnées ci-dessous pour créer un nouveau répertoire et créer un environnement virtuel.

Ici, j’ai créé un nouveau répertoire nommé tensorflow_files à utiliser comme référentiel pour le système d’apprentissage automatique Tensorflow.

mkdir tensorflow_files
cd tensorflow_files
python3 -m venv virtualenv
python3 -m venv venv

Fichiers D'Apprentissage Automatique Mkdir Tensorflow

Maintenant, exécutez la commande suivante sur votre shell de terminal avec le privilège root pour l’activer sur votre système Ubuntu.

source venv/bin/activate

Étape 3 : Mettre à jour la version de Pip


Le nouveau répertoire peut prendre quelques secondes pour être activé avec le nouvel environnement virtuel. Exécutez la commande pip suivante sur le shell du terminal pour mettre à niveau le package Pip. Le programme d’installation Pip python mis à niveau vous aidera à obtenir la dernière version du système d’apprentissage automatique TensorFlow sur votre système Ubuntu.

# pip install --upgrade pip

Mise À Niveau De L'Installation De Pip

Étape 4 : Installer le système d’apprentissage automatique TensorFlow


Enfin, exécutez la commande pip install sur votre shell de terminal pour installer la bibliothèque d’apprentissage automatique TensorFlow sur votre Ubuntu. Assurez-vous d’avoir l’accès root avant d’exécuter la commande.

pip install --upgrade tensorflow

Mettre À Niveau Et Installer Le Système D'Apprentissage Automatique Tensorflow Sur Ubuntu

Le processus d’installation peut prendre un certain temps pour se terminer. Exécutez la commande suivante pour vérifier l’outil de bibliothèque de machine learning TensorFlow sur votre système. Dans la commande de retour, vous verriez la version de l’outil TensorFlow sur votre machine.

# python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'

Vérification Des Versions

Une fois l’installation et la vérification terminées, vous pouvez utiliser la commande suivante pour désactiver l’environnement virtuel de Python sur votre système Ubuntu Linux.

(venv) [email protected]:~/tensorflow_files# deactivate

Derniers mots


Tensorflow est l’un des référentiels les mieux notés sur Github. Il peut être utilisé dans des environnements de recherche et de production. Vous pouvez créer et mettre en œuvre des algorithmes, des applications mathématiques simples, une doublure et une régression logistique avec l’outil d’apprentissage automatique Tensorflow. Même si vous n’êtes pas un informaticien, vous pouvez exécuter la bibliothèque Tensorflow pour analyser et créer des conceptions architecturales.

J’ai décrit comment installer le système d’apprentissage automatique TensorFlow sur Ubuntu Linux dans l’intégralité de l’article. Veuillez le partager avec vos amis et la communauté Linux si vous trouvez cet article utile et informatif.

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Violette Laurent est une blogueuse tech nantaise diplômée en communication de masse et douée pour l'écriture. Elle est la rédactrice en chef de fr.techtribune.net. Les sujets de prédilection de Violette sont la technologie et la cryptographie. Elle est également une grande fan d'Anime et de Manga.

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