Tutorial

Como instalar o TensorFlow no Ubuntu 20.04

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Introdução

O TensorFlow é uma biblioteca de software de machine learning de código aberto que é usado para treinar redes neurais. Expresso na forma de gráficos de fluxo de dados com estado, cada nó no gráfico representa as operações realizadas por redes neurais em arrays multidimensionais. Esses arrays multidimensionais são comumente conhecidos como “tensores”, daí o nome TensorFlow.

Neste tutorial, você irá instalar o TensorFlow em um ambiente virtual Python com o virtualenv. Essa abordagem isola a instalação do TensorFlow e coloca tudo em funcionamento rapidamente. Depois de completar a instalação, você irá validá-la importando o Tensorflow para garantir que você não tenha erros.

Pré-requisitos

Antes de iniciar este tutorial, você vai precisar do seguinte:

Passo 1 — Criando um ambiente de programação

Neste passo, vamos criar um ambiente virtual para instalar o TensorFlow nele sem comprometer nossos outros projetos de programação. Se você já tiver um ambiente de programação limpo configurado, sinta-se livre para ignorar este passo.

Primeiro, crie um diretório de projeto. Vamos chamá-lo de tf-demo para fins de demonstração, mas escolha um nome de diretório que seja significativo para você:

  • mkdir ~/tf-demo

Navegue até seu diretório tf-demo recém-criado:

  • cd ~/tf-demo

Em seguida, crie um novo ambiente virtual chamado tensorflow-dev, por exemplo. Execute o comando a seguir para criar o ambiente:

  • python3 -m venv tensorflow-dev

Isso cria um novo diretório tensorflow-dev que conterá todos os pacotes que você instalar enquanto este ambiente estiver ativado. Ele também inclui o pip e uma versão standalone do Python.

Agora, ative seu ambiente virtual:

  • source tensorflow-dev/bin/activate

Uma vez ativado, o prompt do terminal refletirá que você está no ambiente virtual:

(tensorflow-dev)username@hostname:~/tf-demo $

Neste ponto, você pode instalar o TensorFlow em seu ambiente virtual.

Passo 2 — Como instalar o TensorFlow

Ao instalar o TensorFlow, queremos garantir que estamos instalando e atualizando para a versão mais recente disponível em PyPi.

Portanto, usaremos a seguinte sintaxe de comando com o pip:

  • pip install --upgrade tensorflow

Depois de pressionar ENTER, o TensorFlow será instalado, e você receberá um resultado que indica que a instalação, juntamente com qualquer pacote de dependência, foi bem sucedida.

Output
... Successfully installed absl-py-0.7.1 astor-0.7.1 gast-0.2.2 grpcio-1.19.0 h5py-2.9.0 keras-applications-1.0.7 keras-preprocessing-1.0.9 markdown-3.0.1 mock-2.0.0 numpy-1.16.2 pbr-5.1.3 protobuf-3.7.0 setuptools-40.8.0 tensorboard-1.13.1 tensorflow-1.13.1 tensorflow-estimator-1.13.0 termcolor-1.1.0 werkzeug-0.15.0 wheel-0.33.1 ... Successfully installed bleach-1.5.0 enum34-1.1.6 html5lib-0.9999999 markdown-2.6.9 numpy-1.13.3 protobuf-3.5.0.post1 setuptools-38.2.3 six-1.11.0 tensorflow-1.4.0 tensorflow-tensorboard-0.4.0rc3 werkzeug-0.12.2 wheel-0.30.0

Você pode desativar seu ambiente virtual a qualquer momento usando o seguinte comando:

  • deactivate

Para reativar o ambiente mais tarde, navegue até seu diretório de projeto e execute source tensorflow-dev/bin/activate.

Agora que você instalou o TensorFlow, vamos garantir que a instalação do TensorFlow funcione.

Passo 3 — Validando a instalação

Para validar a instalação do TensorFlow, vamos garantir que possamos importar o pacote TensorFlow.

  • python

O prompt a seguir irá aparecer em seu terminal:

>>>

Esse é o prompt para o interpretador do Python, e ele indica que ele está pronto para você começar a inserir algumas declarações do Python.

Primeiro, digite esta linha para importar o pacote TensorFlow e torná-lo disponível como variável local tf. Pressione ENTER depois de digitar a linha de código:

  • import tensorflow as tf

Contanto que não tenha recebido erros, você instalou o TensorFlow com sucesso. Se você tiver recebido um erro, você deve garantir que seu servidor seja poderoso o suficiente para lidar com o TensorFlow. Você pode precisar redimensionar seu servidor, certificando-se de que ele tenha pelo menos 4GB de memória.

Conclusão

Neste tutorial, você instalou o TensorFlow em um ambiente virtual Python e validou que o TensorFlow funciona ao importá-lo.

O guia do programador do TensorFlow, fornece um recurso e uma referência úteis para o desenvolvimento com o TensorFlow. Você também pode explorar o Kaggle, um ambiente competitivo para aplicação prática de conceitos de machine learning que o colocam para competir contra outros entusiastas de machine learning, ciência de dados e estatística.

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