텐서플로 다운로드

TensorFlow는 안정적인 파이썬 및 C++ API뿐만 아니라 다른 언어에 대해 보장되지 않은 이전 버전과 호환 API를 제공합니다. Anaconda를 설치하고 TensorFlow를 사용하기 위한 필수 사항은 아니지만 패키지를 관리하고 새로운 가상 환경을 설정하는 직관적인 방법 때문에 그렇게 하는 것이 좋습니다. 아나콘다(Anaconda)는 TensorFlow에서 작업할 뿐만 아니라 일반적으로 파이썬에서 일하는 모든 사람에게 매우 유용한 도구이므로, 이 도구로 작업할 기회가 없다면 지금이 좋은 기회입니다. Pip 패키지에 대한 TensorFlow 설치 가이드를 참조하여 GPU 지원을 활성화하고, Docker 컨테이너를 사용하고, 소스에서 빌드합니다. TensorFlow를 설치할 때 CPU 전용 또는 GPU 지원 버전을 선택할 수 있습니다. 간단한 기계 학습 모델을 설계하고 훈련해야 하거나 막 시작하는 경우 CPU 버전을 설치하는 것이 좋습니다. 그러나 복잡한 작업, 특히 이미지 처리와 관련된 작업을 수행하는 동안 CPU 버전이 느려질 수 있습니다. TensorFlow를 사용하여 엄청난 양의 데이터, 특히 데이터가 이미지와 관련된 경우 GPU 지원 버전을 설치하는 것이 좋습니다. 텐서플로우로 시작해보세요? 설치를 얻는 것은 단지 첫 번째 단계입니다.

이 외에도 자세히 알아보려면 Scikit-Learn 및 TensorFlow 책을 사용하여 실습 기계 학습과 같은 보다 자세한 리소스를 시도하는 것이 좋습니다. 이 책에서 는 텐서플로우와 사이킷-학습뿐만 아니라 일반적으로 기계 학습에 대해많은 것을 알게 될 것입니다. 환경을 활성화하고 핍을 사용하여 내부에 TensorFlow를 설치합니다: 텐서플로우와 함께 설치할 패키지 목록이 표시됩니다. 이 명령은 이러한 패키지의 설치를 확인하라는 메시지를 표시합니다. “y”를 입력한 다음 enter 키를 누릅니다. 설치 프로세스의 진행률을 명령 프롬프트에 표시합니다. 요청 및 버그추적에 GitHub 문제를 사용하고, 일반적인 질문과 토론을 위해 TensorFlow 토론을 참조하고, 스택 오버플로에 특정 질문을 직접 보내주십시오. 그런 다음 TensorFlow를 설치하기 위해 하나의 간단한 명령만 실행하면됩니다. 다음은 Windows 사용자의 경우 TensorFlow는 두 가지 버전을 제공합니다. 그것은 엔비디아 GPU 카드를 지원, CUDA 컴퓨팅에 대 한 지원 3.5 이상. Anaconda는 TensorFlow를 설치하기위한 훌륭한 옵션이지만 pip와 같이 파이썬과 함께 제공되지 않으므로 별도로 다운로드하여 설치해야합니다. 몇 가지 설치 메커니즘에는 TensorFlow 파이썬 패키지의 URL이 필요합니다.

지정한 값은 파이썬 버전에 따라 다릅니다. 데모 모델을 포함한 모든 TensorFlow 패키지는 파이썬 라이브러리에 설치됩니다. 파이썬 라이브러리의 정확한 위치는 시스템에 따라 다르지만 일반적으로 중 하나입니다 : 원하는 디렉토리에 cocoapi를 다운로드 한 다음 Pycocotools 하위 폴더를 텐서 플로우 / 모델 / 연구 디렉토리에 복사하십시오 : 마지막으로 TensorFlow 자체에서 설명한 대로 테스트를 완료하기 위해 (여기 참조) 다음을 실행해 보겠습니다 . TensorFlow 1.x의 경우 CPU와 GPU 패키지는 분리되어 있습니다: 제공된 바이너리 패키지 또는 github 소스에서 TensorFlow를 설치할 수 있습니다. TensorFlow를 최신 버전으로 업데이트하려면 위의 명령에 –업그레이드 플래그를 추가합니다. 이제 텐서플로우를 설치했기 때문에 텐서플로우에서 사용하는 모델을 설치하여 마법을 부리게 되었습니다. 당신은 이파이썬, 주피터와 텐서 플로우를 포함하는 아나콘다 내부에 새 폴더를 만들어야합니다.

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