Que es tenserflow

...

Para python3:

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only: $ sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.7.1-cp34-none-linux_x86_64.whl # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled: $ sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.7.1-cp34-none-linux_x86_64.whl # Mac OS X, CPU only: $ sudo easy_install --upgrade six $ sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.7.1-cp35-none-any.whl

Instalación virtualenv

Virtualenv es una herramienta para mantener las dependencias requeridas por los diferentes proyectos de Python en lugares separados.

La instalación de virtualenv TensorFlow no anulará la versión preexistente de los paquetes de Python que necesitan los TensorFlow.

Con virtualenv la instalación es el siguiente:

Instalar PIP y virtualenv.

Crear un entorno virtualenv.

Active el entorno de virtualenv e instalar TensorFlow en ella.

Después de la instalación va a activar el entorno de virtualenv cada vez que desee utilizar TensorFlow.

- Instalar PIP y virtualenv:

# Ubuntu/Linux 64-bit $ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv # Mac OS X $ sudo easy_install pip $ sudo pip install --upgrade virtualenv

- Crear un entorno virtualenv en el directorio ~/tensorflow :

$ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow

Activar el medio ambiente y utilizar PIP para instalar TensorFlow en su interior:

$ source ~/tensorflow/bin/activate # If using bash $ source ~/tensorflow/bin/activate.csh # If using csh (tensorflow)$ # Your prompt should change # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only: (tensorflow)$ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.7.1-cp27-none-linux_x86_64.whl # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled: (tensorflow)$ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.7.1-cp27-none-linux_x86_64.whl # Mac OS X, CPU only: (tensorflow)$ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.7.1-cp27-none-any.whl

Y de nuevo para python3:

$ source ~/tensorflow/bin/activate # If using bash $ source ~/tensorflow/bin/activate.csh # If using csh (tensorflow)$ # Your prompt should change # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only: (tensorflow)$ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.7.1-cp34-none-linux_x86_64.whl # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled: (tensorflow)$ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.7.1-cp34-none-linux_x86_64.whl # Mac OS X, CPU only: (tensorflow)$ pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.7.1-cp35-none-any.whl

Con el medio ambiente virtualenv activa, ahora se puede probar la instalación .

Cuando haya terminado de usar TensorFlow, desactivar el medio ambiente.

(tensorflow)$ deactivate $ # Your prompt should change back

Para utilizar TensorFlow más adelante, tendrá que activar el entorno de virtualenv de nuevo:

$ source ~/tensorflow/bin/activate # If using bash. $ source ~/tensorflow/bin/activate.csh # If using csh. (tensorflow)$ # Your prompt should change. # Run Python programs that use TensorFlow. ... # When you are done using TensorFlow, deactivate the environment. (tensorflow)$ deactivate

Instalación acoplable

Acoplable es un sistema para construir autónomo versiones de un sistema operativo Linux se ejecuta en su máquina. Al instalar y ejecutar a través de TensorFlow acoplable que aísla completamente la instalación de paquetes pre-existentes en su máquina.

- Proporcionamos 4 imágenes Docker:

b.gcr.io/tensorflow/tensorflow : TensorFlow CPU imagen binaria.

b.gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-devel : CPU imagen binaria más el código fuente.

b.gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu : TensorFlow GPU imagen binaria.

b.gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-devel-gpu : GPU imagen binaria más el código fuente.

También tenemos etiquetas con latest reemplazados por una versión comercial (por ejemplo, 0.7.1-gpu ).

Con acoplable la instalación es el siguiente:

Instalar acoplable en su máquina.

Crear un grupo acoplable para permitir el lanzamiento de contenedores sin sudo .

Lance un recipiente acoplable con la imagen TensorFlow. La imagen se descarga automáticamente en el primer lanzamiento.

Ver instalar acoplable para obtener instrucciones sobre la instalación de estibador en su máquina.

Una vez instalado acoplable, lanzar un recipiente acoplable con la imagen binaria TensorFlow de la siguiente manera.

$ docker run -it b.gcr.io/tensorflow/tensorflow

Si está usando un recipiente con el apoyo de la GPU, algunas banderas adicionales se deben pasar para exponer el dispositivo GPU al contenedor. Para la configuración por defecto, se incluye una secuencia de comandos en el repositorio con estas banderas, por lo que la línea de comandos pareceríamos

$path/to/repo/tensorflow/tools/docker/docker_run_gpu.sh b.gcr.io/tensorflow/tensorflow:gpu

Ahora puede probar la instalación dentro del contenedor del estibador.

MODELO TENSORFLOW

Diagramas de flujo de datos describen cálculo matemático con un grafo dirigido de nodos y bordes. Los nodos normalmente implementan operaciones matemáticas, pero también pueden representar los puntos finales para alimentarse en