Ang TensorFlow ay isang open-source library na itinayo ng Google upang maisagawa ang mga gawain na nakatuon sa pag-aaral ng machine. Ginamit ito ng iba't ibang mga tanyag na platform tulad ng PayPal, Twitter, at Lenovo. Malawakang ginagamit ngayon ang TensorFlow sa pagputol ng mga teknolohiya na batay sa mga system.
Ang pag-install ng TensorFlow sa Ubuntu 20.04 ay inilarawan sa artikulong ito.
Pinakamahusay na kasanayan upang lumikha ng isang virtual na kapaligiran at i-install ang TensorFlow. Nagbibigay ang virtual na kapaligiran ng iba't ibang kapaligiran sa Python sa mga developer at nalulutas ang mga isyu sa aklatan at bersyon ng dependency.
Pag-install ng TensorFlow sa Ubuntu 20.04
Sundin ang mga hakbang na ibinigay sa ibaba upang mai-install ang TensorFlow sa Ubuntu 20.04:
Hakbang 1: I-verify ang pag-install ng Python 3.8
Ang pag-install ng sawa ay isang paunang kinakailangan para sa TensorFlow. Ang Python 3.8 ay paunang naka-install sa Ubuntu 20.04. Patakbuhin ang sumusunod na utos upang i-verify ang pag-install ng Python sa iyong Ubuntu 20.04:
Ang Python 3.8.5 ay naka-install na sa Ubuntu 20.04.
Hakbang 2: I-install ang Python virtual environment (venv) module
Ang susunod na hakbang ay i-install ang Python 3 virtual na kapaligiran gamit ang venv module. Ang module ng venv ay bahagi ng package python3 venv at maaaring mai-install gamit ang utos:
$sudoapti-installpython3-venv python3-dev 
Matapos ang matagumpay na pag-install ng module ng venv, lumikha ng isang virtual na kapaligiran sa susunod na hakbang.
Hakbang 3: Lumikha ng isang Python 3 virtual na kapaligiran
Ang iyong direktoryo sa bahay ay dapat magkaroon ng isang virtual na kapaligiran sa loob. Kung sakaling nais mong likhain ang virtual na kapaligiran sa isang bagong direktoryo, pagkatapos ay patakbuhin ang sumusunod na utos upang lumikha ng isang bagong direktoryo na pinangalanang tensor_en environment:
$mkdirtenor_en environment 
Ngayon gamitin ang sumusunod na utos upang mag-navigate sa bagong nilikha na direktoryo:
Handa na ngayon upang lumikha ng isang virtual na kapaligiran. Ang syntax ng utos para sa paglikha ng isang virtual na kapaligiran ay ang mga sumusunod:
$ python3 -m venv<virtual_en environment_name>Maaari kang magsulat ng anumang pangalan ng virtual na kapaligiran. Lumilikha kami ng isang tensor_venv virtual na kapaligiran gamit ang sumusunod na utos:
$ python3 -m venv tensor_venv 
Ang virtual na kapaligiran na pinangalanang tensor_venv ay matagumpay na nilikha.
Bago gamitin ang isang virtual na kapaligiran, kailangan namin itong buhayin tulad ng sumusunod:
pinagmulan ng tensor_venv / bin / buhayin 
Ang pangalan ng virtual na kapaligiran ay lumitaw sa panaklong sa linya ng utos. Ito ay isang pahiwatig na ang virtual na kapaligiran ay matagumpay na na-activate.
Hakbang 4: Mag-upgrade sa pip bersyon 19 o mas mataas
Ang PIP ay isang manager ng package ng Python na ginagamit upang mai-install at mapanatili ang mga package ng Python. Maaaring mai-install ang TensorFlow gamit ang pip. Ang bersyon ng PIP na 19 o mas mataas ay kinakailangan upang mai-install ang TensorFlow. Mag-upgrade sa bersyon ng PIP 19 o mas mataas gamit ang sumusunod na utos:
$ pip install --i-upgrade ang pip 
Ayos lang! Ang PIP ay na-upgrade sa bersyon 20.3.1 na matagumpay.
Hakbang 5: I-install ang TensorFlow gamit ang PIP
Panahon na upang mai-install ang TensorFlow gamit ang pip. Patakbuhin ang sumusunod na utos upang magawa ito:
Pag-install ng $ pip - i-upgrade ang TensorFlow 
Ang pag-install ng TensorFlow ay tatagal ng ilang minuto.
Hakbang 6: I-verify ang pag-install ng TensorFlow
Sa matagumpay na pag-install ng TensorFlow, i-verify ang pag-install gamit ang sumusunod na utos:
$ python -c'i-import ang TensorFlow bilang tf; i-print (tf .__ bersyon__) ' 
Ipinapakita ng utos sa itaas ang naka-install na bersyon ng TensorFlow sa iyong Ubuntu 20.04.
Konklusyon
Malawakang ginagamit ngayon ang TensorFlow sa mga proyekto sa pag-aaral ng makina. Ito ay isang napaka mahusay na library at binuo ng Google. Ipinapakita ng gabay na ito ang pamamaraan ng pag-install ng TensorFlow sa Ubuntu 20.04.