इस ट्यूटोरियल में, हम बताएंगे कि TensorFlow Anaconda Windows कैसे स्थापित करें । आप जानेंगे कि जुपिटर नोटबुक में TensorFlow का उपयोग कैसे किया जाता है। जुपिटर एक नोटबुक दर्शक है।
TensorFlow संस्करणों
TensorFlow कई सीपीयू और जीपीयू में गणना का समर्थन करता है। इसका मतलब है कि प्रशिक्षण की गति में सुधार करने के लिए गणना को उपकरणों के पार वितरित किया जा सकता है। समानांतरकरण के साथ, आपको प्रशिक्षण एल्गोरिदम के परिणाम प्राप्त करने के लिए हफ्तों तक इंतजार करने की आवश्यकता नहीं है।
Windows उपयोगकर्ता के लिए, TensorFlow दो संस्करण प्रदान करता है:
- केवल CPU समर्थन के साथ TensorFlow : यदि आपकी मशीन NVIDIA GPU पर नहीं चलती है, तो आप केवल इस संस्करण को स्थापित कर सकते हैं
- GPU समर्थन के साथ TensorFlow : तेजी से गणना के लिए, आप TensorFlow GPU समर्थित संस्करण डाउनलोड कर सकते हैं। यह संस्करण केवल तभी समझ में आता है जब आपको मजबूत कम्प्यूटेशनल क्षमता की आवश्यकता होती है।
इस ट्यूटोरियल के दौरान, TensorFlow का मूल संस्करण पर्याप्त है।
नोट: TensorFlow MacOS पर GPU समर्थन प्रदान नहीं करता है।
यहाँ कैसे आगे बढ़ना है
MacOS उपयोगकर्ता:
- एनाकोंडा स्थापित करें
- Tensorflow और निर्भरताएँ स्थापित करने के लिए .yml फ़ाइल बनाएँ
- जुपिटर नोटबुक लॉन्च करें
विंडोज के लिए
- एनाकोंडा स्थापित करें
- निर्भरता स्थापित करने के लिए .yml फ़ाइल बनाएँ
- TensorFlow जोड़ने के लिए पाइप का उपयोग करें
- जुपिटर नोटबुक लॉन्च करें
जुपिटर के साथ टेंसरफ्लो चलाने के लिए, आपको एनाकोंडा के भीतर एक वातावरण बनाने की आवश्यकता है। इसका मतलब है कि आप हमारे मशीन के अंदर एक उपयुक्त फ़ोल्डर में Ipython, Jupyter, और TensorFlow स्थापित करेंगे। इसके शीर्ष पर, आप डेटा विज्ञान के लिए एक आवश्यक पुस्तकालय जोड़ेंगे: "पंडों"। पांडस पुस्तकालय एक डेटा फ्रेम में हेरफेर करने में मदद करता है।
एनाकोंडा स्थापित करें
उपयुक्त प्रणाली के लिए एनाकोंडा संस्करण 4.3.1 (पायथन 3.6 के लिए) डाउनलोड करें।
एनाकोंडा आपको पायथन या आर के लिए आवश्यक सभी पुस्तकालयों का प्रबंधन करने में मदद करेगा। एनाकोंडा को स्थापित करने के लिए इस ट्यूटोरियल को देखें।
Tensorflow और निर्भरता स्थापित करने के लिए .yml फ़ाइल बनाएँ
उसमे समाविष्ट हैं
- एनाकोंडा का रास्ता जानें
- एनाकोंडा के लिए कार्यशील निर्देशिका सेट करें
- Yml फ़ाइल बनाएँ (MacOS उपयोगकर्ता के लिए, TensorFlow यहाँ स्थापित है)
- Yml फ़ाइल संपादित करें
- Yml फ़ाइल संकलित करें
- एनाकोंडा को सक्रिय करें
- TensorFlow स्थापित करें (केवल विंडोज उपयोगकर्ता)
चरण 1) एनाकोंडा का पता लगाएँ,
एनाकॉन्डा के रास्ते का पता लगाने के लिए आपको पहला कदम उठाने की जरूरत है।
आप एक नया कोंडा वातावरण बनाएंगे जिसमें आवश्यक लाइब्रेरी शामिल हैं जो आप TensorFlow के बारे में ट्यूटोरियल के दौरान उपयोग करेंगे।
खिड़कियाँ
यदि आप एक Windows उपयोगकर्ता हैं, तो आप एनाकोंडा प्रॉम्प्ट और प्रकार का उपयोग कर सकते हैं:
C:\>where anaconda
हम उस फ़ोल्डर का नाम जानना चाहते हैं जहां एनाकोंडा स्थापित है क्योंकि हम इस पथ के अंदर अपना नया वातावरण बनाना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, ऊपर की तस्वीर में, एनाकोंडा एडमिन फ़ोल्डर में स्थापित है। आपके लिए, यह वही हो सकता है, अर्थात व्यवस्थापक या उपयोगकर्ता का नाम।
अगले में, हम c: \ से एनाकोंडा 3 में वर्किंग डायरेक्टरी सेट करेंगे।
मैक ओ एस
MacOS उपयोगकर्ता के लिए, आप टर्मिनल का उपयोग कर सकते हैं और टाइप कर सकते हैं:
which anaconda
आपको एनाकोंडा के अंदर एक नया फ़ोल्डर बनाने की आवश्यकता होगी जिसमें Ipython , Jupyter और TensorFlow शामिल होंगे । पुस्तकालयों और सॉफ्टवेयर को स्थापित करने का एक त्वरित तरीका एक yml फ़ाइल लिखना है।
चरण 2) कार्यशील निर्देशिका सेट करें
आपको उस कार्य निर्देशिका को निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है जहां आप yml फ़ाइल बनाना चाहते हैं।
जैसा कि पहले कहा गया था, यह एनाकोंडा के अंदर स्थित होगा।
MacOS उपयोगकर्ता के लिए:
टर्मिनल उपयोगकर्ता / USERNAME के लिए डिफ़ॉल्ट कार्य निर्देशिका सेट करता है । जैसा कि आप नीचे दिए गए आंकड़े में देख सकते हैं, एनाकोंडा 3 और कार्यशील निर्देशिका का मार्ग समान है। MacOS में, नवीनतम फ़ोल्डर $ से पहले दिखाया गया है। टर्मिनल इस कार्यशील निर्देशिका में सभी पुस्तकालयों को स्थापित करेगा।
यदि पाठ संपादक पर पथ कार्यशील निर्देशिका से मेल नहीं खाता है, तो आप टर्मिनल में cd PATH लिखकर इसे बदल सकते हैं। पथ आप पाठ संपादक में चिपकाया पथ है। पथ को 'पथ' से लपेटना न भूलें। यह क्रिया कार्य निर्देशिका को PATH में बदल देगी।
अपना टर्मिनल खोलें, और टाइप करें:
cd anaconda3
विंडोज उपयोगकर्ता के लिए (एनाकोंडा 3 से पहले फ़ोल्डर सुनिश्चित करें):
cd C:\Users\Admin\Anaconda3
या पथ "जहां एनाकोंडा" कमांड आपको देता है
चरण 3) yml फ़ाइल बनाएँ
आप नई कार्यशील निर्देशिका के अंदर yml फ़ाइल बना सकते हैं।
फ़ाइल TensorFlow चलाने के लिए आवश्यक निर्भरताएँ स्थापित करेगा। इस कोड को टर्मिनल में कॉपी और पेस्ट करें।
MacOS उपयोगकर्ता के लिए:
touch hello-tf.yml
हेलो-tf.yml नाम की एक नई फ़ाइल anaconda3 के अंदर दिखाई देनी चाहिए
विंडोज उपयोगकर्ता के लिए:
echo.>hello-tf.yml
हैलो-tf.yml नाम की एक नई फ़ाइल दिखाई देनी चाहिए
चरण 4) yml फ़ाइल को संपादित करें
आप yml फ़ाइल को संपादित करने के लिए तैयार हैं।
MacOS उपयोगकर्ता के लिए:
आप फ़ाइल को संपादित करने के लिए टर्मिनल में निम्न कोड पेस्ट कर सकते हैं। MacOS उपयोगकर्ता yml फ़ाइल को संपादित करने के लिए vim का उपयोग कर सकता है ।
vi hello-tf.yml
अब तक, आपका टर्मिनल ऐसा दिखता है
आप एक संपादन मोड दर्ज करें । इस मोड के अंदर, आप esc दबाने के बाद, कर सकते हैं:
- संपादित करने के लिए i दबाएं
- बचाने के लिए w दबाएं
- प्रेस क्यू! छोड़ना
निम्नलिखित मोड को एडिट मोड में लिखें और उसके बाद esc दबाएँ: w
नोट: फ़ाइल मामला है और संवेदनशील इरादा है। प्रत्येक इरादा के बाद 2 रिक्त स्थान आवश्यक हैं।
MacOS के लिए
name: hello-tfdependencies:- python=3.6- jupyter- ipython- pandas- pip:- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whlकोड स्पष्टीकरण
- नाम: hello-tf: yml फ़ाइल का नाम
- निर्भरता:
- अजगर = 3.6
- ज्यूपिटर
- आइपीथॉन
- पांडा: पायथन संस्करण 3.6, ज्यूपिटर, इफ्थॉन और पांडा पुस्तकालय स्थापित करें
- पाइप: एक पायथन लाइब्रेरी स्थापित करें
- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: Google Apis से TensorFlow स्थापित करें।
प्रेस esc इसके बाद: q! काफी संपादन मोड में।
विंडोज उपयोगकर्ता के लिए:
विंडोज में विम प्रोग्राम नहीं है, इसलिए नोटपैड इस चरण को पूरा करने के लिए पर्याप्त है।
notepad hello-tf.yml
फ़ाइल में निम्न दर्ज करें
name: hello-tfdependencies:- python=3.6- jupyter- ipython- pandas
कोड स्पष्टीकरण
- नाम: hello-tf: yml फ़ाइल का नाम
- निर्भरता:
- अजगर = 3.6
- ज्यूपिटर
- आइपीथॉन
- पांडा: पायथन संस्करण 3.6, ज्यूपिटर, इफ्थॉन और पांडा पुस्तकालय स्थापित करें
यह नोटपैड को खोलेगा, आप फ़ाइल को यहां से संपादित कर सकते हैं।
नोट: विंडोज उपयोगकर्ता अगले चरण में TensorFlow स्थापित करेंगे। इस चरण में, आप केवल कोंडा वातावरण तैयार करते हैं
चरण 5) yml फ़ाइल संकलित करें
आप निम्न कोड के साथ .yml फ़ाइल संकलित कर सकते हैं:
conda env create -f hello-tf.yml
नोट: विंडोज उपयोगकर्ताओं के लिए, नया वातावरण वर्तमान उपयोगकर्ता निर्देशिका के अंदर बनाया गया है।
इसमें समय लगता है। यह आपकी हार्ड डिस्क में लगभग 1.1gb जगह लेगा।
विंडोज में
चरण 6) कोंडा पर्यावरण को सक्रिय करें
हम लगभग कर चुके हैं। अब आपके पास 2 कोंडा वातावरण है।
आपने ट्यूटोरियल के दौरान आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले पुस्तकालयों के साथ एक अलग कॉन्डा वातावरण बनाया है। यह एक अनुशंसित अभ्यास है क्योंकि प्रत्येक मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट को विभिन्न पुस्तकालयों की आवश्यकता होती है। जब परियोजना समाप्त हो जाती है, तो आप इस वातावरण को हटा सकते हैं या नहीं।
conda env list
तारांकन डिफ़ॉल्ट को इंगित करता है। पर्यावरण को सक्रिय करने के लिए आपको हेलो-टफ पर स्विच करना होगा
MacOS उपयोगकर्ता के लिए:
source activate hello-tf
विंडोज उपयोगकर्ता के लिए:
activate hello-tf
आप जांच सकते हैं कि सभी निर्भरताएं एक ही वातावरण में हैं। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि यह पायथन को एक ही वातावरण से जुपिटर और टेन्सरफ्लो का उपयोग करने की अनुमति देता है। यदि आप उनमें से तीन को एक ही फ़ोल्डर में नहीं देखते हैं, तो आपको फिर से शुरू करने की आवश्यकता है।
MacOS उपयोगकर्ता के लिए:
which pythonwhich jupyterwhich ipython
वैकल्पिक: आप अद्यतन के लिए जाँच कर सकते हैं।
pip install --upgrade tensorflow
चरण 7) विंडोज उपयोगकर्ता के लिए TensorFlow स्थापित करें
विंडोज़ उपयोगकर्ता के लिए:
where pythonwhere jupyterwhere ipython
जैसा कि आप देख सकते हैं, आपके पास अब दो पायथन वातावरण हैं। मुख्य एक और नव यानी हेलो-टीएफ पर बनाया गया। मुख्य कोंडा पर्यावरण में टेंसोरफ्लो नहीं है केवल हेलो-टीएफ स्थापित है। चित्र से, अजगर, ज्यूपिटर और आईपिथॉन एक ही वातावरण में स्थापित किए जाते हैं। इसका मतलब है, आप TuporFlow का उपयोग Jupyter नोटबुक के साथ कर सकते हैं।
आपको पाइप कमांड का उपयोग करके TensorFlow स्थापित करने की आवश्यकता है। केवल विंडोज उपयोगकर्ता के लिए
pip install tensorflow
जुपिटर नोटबुक लॉन्च करें
यह भाग दोनों OS के लिए समान है। अब, ज्यूपिटर नोटबुक में TensorFlow आयात करने का तरीका जानें।
आप TuporFlow को Jupyter से खोल सकते हैं।
नोट: हर बार जब आप TensorFlow को खोलना चाहते हैं, तो आपको पर्यावरण को इनिशियलाइज़ करना होगा
आप निम्नानुसार आगे बढ़ेंगे:
- हेलो-टफ कोंडा पर्यावरण को सक्रिय करें
- ज्यूपिटर खोलें
- टेंसरफ़्लो आयात करें
- नोटबुक हटाएँ
- बृहस्पति को बंद करें
चरण 1) कोंडा सक्रिय करें
MacOS उपयोगकर्ता के लिए:
source activate hello-tf
विंडोज उपयोगकर्ता के लिए:
conda activate hello-tf
चरण 2) ज्यूपिटर खोलें
उसके बाद, आप टर्मिनल से जुपिटर खोल सकते हैं
jupyter notebook
आपका ब्राउज़र अपने आप खुल जाना चाहिए, अन्यथा टर्मिनल द्वारा प्रदान किए गए यूआरएल को कॉपी और पेस्ट करें। यह http: // localhost: 8888 से शुरू होता है
TensorFlow Jupyter नोटबुक के अंदर, आप कार्यशील निर्देशिका के अंदर सभी फ़ाइलों को देख सकते हैं। एक नया नोटबुक बनाने के लिए, आप बस नए और पायथन 3 पर क्लिक करें
नोट: नई नोटबुक स्वचालित रूप से कार्य निर्देशिका के अंदर सहेजी जाती है।
चरण 3) आयात तन्यप्रवाह
नोटबुक के अंदर, आप TforFlow को Jupyter नोटबुक में tf उपनाम के साथ आयात कर सकते हैं। चलाने के लिए क्लिक करें। एक नया सेल नीचे बनाया गया है।
import tensorflow as tf
TensorFlow के साथ अपना पहला कोड लिखते हैं।
hello = tf.constant('Hello, Guru99!')hello
एक नया टेंसर बनाया जाता है। बधाई हो। आप अपने मशीन पर Jupyter के साथ TensorFlow को सफलतापूर्वक स्थापित करते हैं।
चरण 4) फ़ाइल हटाएँ
आप Jupyer के अंदर Untitled.ipynb नाम की फ़ाइल को हटा सकते हैं।
चरण 5) बृहस्पति को बंद करें
जुपिटर को बंद करने के दो तरीके हैं। पहला तरीका सीधे नोटबुक से है। दूसरा तरीका टर्मिनल (या एनाकोंडा प्रॉम्प्ट) का उपयोग करके है
बृहस्पति से
जुपिटर नोटबुक के मुख्य पैनल में, बस लॉगआउट पर क्लिक करें
आप लॉग आउट पृष्ठ पर पुनर्निर्देशित हैं।
टर्मिनल से
टर्मिनल या एनाकोंडा प्रॉम्प्ट का चयन करें और दो बार ctr + c चलाएं।
पहली बार जब आप ctr + c करते हैं, तो आपसे यह सुनिश्चित करने के लिए कहा जाता है कि आप नोटबुक को बंद करना चाहते हैं। पुष्टि करने के लिए ctr + c दोहराएँ
आप सफलता पूर्वक बाहर आ गए हैं।
मुख्य कोंडा पर्यावरण के साथ जुपिटर
यदि आप भविष्य में उपयोग के लिए टेंसरफ्लो को जुपिटर के साथ लॉन्च करना चाहते हैं, तो आपको एक नया सत्र खोलने की आवश्यकता है
source activate hello-tf
यदि आप नहीं करते हैं, जुपिटर TensorFlow नहीं मिलेगा
