Как отключить SELinux на CentOS 8
SELinux (Linux с улучшенной безопасностью) - это модуль ядра Linux, который предоставляет параметры для политик обязательного контроля доступа (MAC). Это приходит
Установите TensorFlow с помощью Python (pip) или контейнера Docker
TensorFlow - это платформа машинного обучения от Google. Это открытый исходный код и огромное количество инструментов, библиотек и других ресурсов, разработанных как сообществом разработчиков, так и Google и другими корпорациями.
TensorFlow доступен для всех широко используемых операционных систем, а именно. Windows, Mac OS, GNU / Linux. Его можно загрузить и установить из индекса пакетов Python с помощью pip
инструмента, а также запустить его в виртуальной среде Python. Другой способ использовать его - установить как контейнер Docker.
Установите TensorFlow, используя pip
pip
- официальная утилита управления пакетами для пакетов Python. Python и pip по умолчанию не устанавливаются в CentOS.
Чтобы установить пакеты, запустите:
sudo dnf install python3
Когда при установке запрашивается подтверждение загрузки и т. Д., Введите Y
и нажмите кнопку, Enter
чтобы продолжить установку. Пакет python3
установит Python 3, а также Pip 3.
Рекомендуется запускать TensorFlow в виртуальной среде Python. Виртуальная среда позволяет пользователю запускать несколько сред Python с разными версиями необходимых пакетов, изолированных друг от друга, на одном компьютере. Это сделано для того, чтобы убедиться, что разработка, выполняемая в одной виртуальной среде с определенной версией пакета, не влияет на разработку в другой среде.
Чтобы запустить виртуальную среду Python, нам нужно использовать модуль venv
. Прежде всего, создайте и перейдите в каталог вашего проекта TensorFlow.
mkdir dev/tf
cd dev/tf
Чтобы создать виртуальную среду в этом каталоге, запустите:
python3 -m venv tf_venv
Это создаст новый каталог, tf_venv
который является виртуальной средой Python. Он содержит минимально необходимые файлы, а именно. Исполняемый файл Python, исполняемый файл Pip и некоторые другие необходимые библиотеки.
Чтобы запустить виртуальную среду , запустите:
source bin/ac
Это изменит имя приглашения на tf_venv
, то есть, имя папки виртуальной среды.
Теперь мы установим TensorFlow в эту виртуальную среду. Для TensorFlow минимальная необходимая pip
версия - 19. Чтобы обновить pip до последней версии, запустите:
pip install --upgrade pip
Как видно выше, была установлена версия 20.0.2 pip.
Аналогичным образом установите пакет TensorFlow.
pip install --upgrade tensorflow
Пакет довольно большой по размеру (~ 420 МБ), и его загрузка и установка вместе с зависимостями может занять некоторое время.
После установки мы можем проверить установку TensorFlow с помощью небольшого фрагмента кода, чтобы проверить версию TensorFlow.
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
Чтобы выйти из виртуальной среды, запустите:
deactivate
Установите TensorFlow с помощью контейнера Docker
Docker - это теперь хорошо зарекомендовавший себя способ установки и запуска программ в виртуализированной среде, называемой Контейнером. Это похоже на виртуальную среду Python, которую мы видели в предыдущем методе. Однако Docker намного шире по своему охвату, и контейнеры Docker полностью изолированы и имеют свои собственные конфигурации, пакеты программного обеспечения и библиотеки. Контейнеры могут связываться друг с другом по каналам.
Мы можем установить и запустить TensorFlow через контейнер Docker и запустить его в виртуализированной среде. Разработчики TensorFlow поддерживают образ контейнера Docker, который тестируется с каждым выпуском.
Прежде всего, нам нужно установить Docker в нашу систему CentOS. Для этого обратитесь к официальному руководству по установке Docker для CentOS .
Затем, чтобы загрузить последний образ контейнера для TensorFlow, запустите:
docker pull tensorflow/tensorflow
Примечание. Если в вашей системе есть выделенный графический процессор (GPU), вы можете вместо этого загрузить последний образ контейнера с поддержкой GPU, используя команду ниже.
docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter
В вашей системе должны быть установлены соответствующие драйверы для графического процессора, чтобы возможности графического процессора могли использоваться TensorFlow. Для получения дополнительной информации о поддержке TensorFlow графическим процессором обратитесь к документации в репозитории Github .
Чтобы запустить TensorFlow в контейнере Docker, запустите:
docker run -it --rm tensorflow / tensorflow python -c "импортировать тензорный поток как tf; print (tf .__ version__)"
Давайте сначала попробуем разобрать, что означает каждая часть команды.
run
это команда докера для запуска контейнера. Флаги -it
предоставляются, когда мы хотим запустить интерактивную оболочку (например, Bash, Python). --rm
Флаг, называемый Clean Up, указывается так, чтобы файловая система и журналы, созданные внутри Docker для запуска контейнера, уничтожались при выходе из контейнера. Этот флаг не следует использовать, если журналы потребуются в будущем для целей отладки. Но для небольших прогонов на переднем плане, таких как наш, его можно использовать.
В следующей части мы указываем имя нашего Докер контейнера изображения, то есть tensorflow/tensorflow
. Далее следует программа / команда / утилита, которую мы хотим запустить в контейнере. Для нашего тестирования мы вызываем интерпретатор Python в контейнере и передаем ему код, который печатает версию TensorFlow.
Мы видим, что Docker печатает какой-то журнал при запуске контейнера. После запуска контейнера запускается наш код Python и печатается версия TensorFlow (2.1.0).
Мы также можем запустить интерпретатор Python как оболочку, чтобы продолжить выполнение нескольких строк кода TensorFlow.
Заключение
В этой статье мы увидели два метода установки TensorFlow на CentOS. Оба метода предназначены для запуска TensorFlow в виртуализированной среде, что является рекомендуемым подходом при использовании TensorFlow.
Если вы новичок в TensorFlow, вы можете начать с основ из официальных руководств по TensorFlow .
Безопасный доступ к вашей машине Ubuntu из любого места
Настройте собственный VPN с помощью Wireguard
Одна из первых вещей, которые вы должны установить на свой Linux-компьютер
Простое руководство, которое поможет вам перенести файлы в удаленную систему из вашей системы Linux с помощью команды scp.
Предоставьте root-права любому пользователю с sudo в Ubuntu 20.04 LTS
В этой статье объясняется процесс добавления аутентификации ключей SSH на сервер Ubuntu 20.04 и отключения аутентификации на основе пароля.
Speedtest.net - это сервис для проверки скорости вашего интернет-соединения. Он использует ближайший сервер speedtest.net для загрузки
За исключением всего лишнего, вот список лучших бесплатных видеоредакторов для Ubuntu, которые вы можете использовать для создания потрясающих видеороликов.
Хотя вы всегда можете использовать приложение для слайд-шоу собственных обоев Ubuntu, вот несколько приложений для загрузки и динамической установки обоев.
Установите TensorFlow с помощью Python (pip) или контейнера Docker