高度な数学では、テンソルという単語は多次元配列であり、フローは操作グラフです。 TensorFlow機械学習システムは、機械学習用のオープンソースライブラリ関数ツールです。これは、データを使用してモデルを作成し、ノード、エッジ、および多次元配列を含むグラフを作成するために使用されます。 TensorFlow機械学習システムは、特別なハードウェアなしでUbuntuにインストールできます。 LinuxシステムのAnacondaNavigatorまたはJupyterノートブックでTensorflowを使用するための統合機能も利用できます。
Ubuntu上のTensorFlow機械学習システム
Tensorflow機械学習システムは、さまざまなオペレーティングシステムや環境と互換性があります。 Linuxでは、Pythonフロントエンド環境でTensorflowを使用できます。 C ++とPythonの両方に対応したAPIを備えており、分散処理をサポートしています。これにより、Tensorflowを介して複数のコンピューター間で作品を分散できます。この投稿では、Pip環境を使用してLinuxシステムでTensorflowライブラリツールをセットアップする方法について説明します。
ステップ1：Python3仮想環境をインストールする
TensorFlow機械学習システムにはPythonが必要なため、Ubuntuシステムにpython3仮想環境をインストールします。公式のLinuxリポジトリで入手できます。次のaptitudeコマンドを実行して、システムにPython3環境をインストールできます。
sudo apt-get install python3 python3-venv python3-dev -y
インストールが完了したら、python3がインストールされているかどうかを確認します。
python3 -V
ステップ2：TensorFlowディレクトリを作成する
Python環境をインストールした後、UbuntuファイルシステムにTensorFlowデータを保存するための新しいディレクトリを作成します。以下で説明する次のmakedirectoryおよびcdコマンドを実行して、新しいディレクトリを作成し、仮想環境を作成できます。
---ここでは、 tensorflow_filesという名前の新しいディレクトリを作成しました Tensorflow機械学習システムのリポジトリとして使用します。
mkdir tensorflow_files
cd tensorflow_files
python3 -m venv virtualenv
python3 -m venv venv
次に、root権限でターミナルシェルで次のコマンドを実行して、Ubuntuシステムでアクティブにします。
source venv/bin/activate
ステップ3：Pipバージョンをアップグレードする
新しいディレクトリが新しい仮想環境でアクティブ化されるまでに数秒かかる場合があります。ターミナルシェルで次のpipコマンドを実行して、Pipパッケージをアップグレードします。アップグレードされたPippythonインストーラーは、Ubuntuシステムで最新バージョンのTensorFlow機械学習システムを取得するのに役立ちます。
# pip install --upgrade pip
ステップ4：TensorFlow機械学習システムをインストールする
最後に、ターミナルシェルでpip installコマンドを実行して、UbuntuにTensorFlow機械学習ライブラリをインストールします。コマンドを実行する前に、ルートアクセス権があることを確認してください。
pip install --upgrade tensorflow
インストールプロセスが完了するまでに時間がかかる場合があります。次のコマンドを実行して、システム上のTensorFlow機械学習ライブラリツールを確認します。 returnコマンドには、マシン上のTensorFlowツールのバージョンが表示されます。
# python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
インストールとチェックが完了したら、次のコマンドを使用して、UbuntuLinuxシステムでPythonの仮想環境を非アクティブ化できます。
(venv) [email protected]:~/tensorflow_files# deactivate
最後の言葉
Tensorflowは、Githubで最も評価の高いリポジトリの1つです。研究および実稼働環境で使用できます。 Tensorflow機械学習ツールを使用して、アルゴリズム、単純な数学アプリケーション、ライナー、ロジスティック回帰を作成して実装できます。コンピュータサイエンス以外の人でも、Tensorflowライブラリを実行して、アーキテクチャ設計を分析および作成できます。
TensorFlow機械学習システムをUbuntuLinuxにインストールする方法について説明しました。投稿全体。この投稿が有用で有益であると思われる場合は、お友達やLinuxコミュニティと共有してください。