Comment installer Tensorflow sur Centos 7

TensorFlow est une plate-forme gratuite et open source pour la création de modèles d'apprentissage automatique développés par Google. Il est utilisé par un certain nombre d'organisations, notamment Twitter, PayPal, Intel, Lenovo et Airbus.

Ce didacticiel vous expliquera comment installer TensorFlow sur CentOS 7.

TensorFlow peut être installé à l'échelle du système, dans un environnement virtuel Python, en tant que conteneur Docker ou avec Anaconda.

Installation de TensorFlow sur CentOS

TensorFlow prend en charge Python 2 et 3.

Nous utiliserons Python 3 et installerons TensorFlow dans un environnement virtuel. De cette façon, vous pouvez avoir plusieurs environnements Python isolés différents sur un seul ordinateur et installer une version spécifique d'un module sur une base par projet sans vous soucier que cela affectera vos autres projets.

1. Installation de Python 3

Nous allons installer Python 3.6 à partir des référentiels Software Collections (SCL).

CentOS 7 est livré avec Python 2.7.5, qui est un élément essentiel du système de base CentOS. SCL vous permettra d'installer de nouvelles versions de python 3.x à côté de python par défaut v2.7.5 afin que les outils système tels que yum continuent de fonctionner correctement.

Pour activer le référentiel, installez le fichier de version SCL:

sudo yum install centos-release-scl

Une fois terminé, installez Python 3.6 en exécutant la commande suivante:

sudo yum install rh-python36

Nous sommes maintenant prêts à créer un environnement virtuel pour notre projet TensorFlow.

2. Création d'un environnement virtuel

À partir de Python 3.6, la méthode recommandée pour créer un environnement virtuel consiste à utiliser le module venv .

Pour accéder à Python 3.6, vous devez lancer une nouvelle instance de shell à l'aide de l'outil scl:

scl enable rh-python36 bash

Accédez au répertoire dans lequel vous souhaitez stocker le projet TensorFlow. Il peut s'agir de votre répertoire personnel ou de tout autre répertoire dans lequel l'utilisateur dispose d'autorisations de lecture et d'écriture.

Créez un nouveau répertoire pour le projet TensorFlow et insérez-y un CD:

mkdir tensorflow_project cd tensorflow_project

Dans le répertoire, exécutez la commande suivante pour créer l'environnement virtuel:

python3 -m venv venv

La commande ci-dessus crée un répertoire nommé venv , qui contient une copie du binaire Python, le gestionnaire de packages Pip, la bibliothèque Python standard et d'autres fichiers de prise en charge. Vous pouvez utiliser le nom de votre choix pour l'environnement virtuel.

Pour commencer à utiliser cet environnement virtuel, vous devez l'activer en exécutant le script d' activate :

source venv/bin/activate

Une fois activé, le répertoire bin de l'environnement virtuel sera ajouté au début de la variable $PATH . L'invite de votre shell changera également et affichera le nom de l'environnement virtuel que vous utilisez actuellement. Dans ce cas, c'est venv .

Mettez à niveau pip vers la dernière version pour éviter les problèmes lors de l'installation des packages:

pip install --upgrade pip

3. Installation de TensorFlow

Maintenant que l'environnement virtuel est activé, il est temps d'installer la bibliothèque TensorFlow. Pour ce faire, tapez ce qui suit:

pip install --upgrade tensorflow

Dans l'environnement virtuel, vous pouvez utiliser la commande pip au lieu de pip3 et python au lieu de python3 .

Pour vérifier l'installation, utilisez la commande suivante qui imprimera la version TensorFlow:

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

Au moment de la rédaction de cet article, la dernière version stable de TensorFlow est la 1.13.1

1.13.1

Votre version de TensorFlow peut différer de la version présentée ici.

Une fois que vous avez terminé votre travail, désactivez l'environnement, en tapant deactivate et vous reviendrez à votre shell normal.

deactivate

Conclusion

Dans ce didacticiel, nous vous avons montré comment installer TensorFlow CentOS 7.

python centos