텐서플로우는 구글이 구축한 머신러닝을 위한 오픈소스 플랫폼입니다. 그것은 다른 장치의 CPU나 GPU에서 실행될 수 있고, 트위터, 페이팔, 인텔, 레노버, 에어버스를 포함한 많은 조직에서 사용됩니다.
TensorFlow는 시스템 전체에서, Python 가상 환경에, Docker 컨테이너로 또는 Anaconda 와 함께 설치할 수 있습니다.
CentOS 8에 TensorFlow를 설치하는 방법을 설명합니다.
TensorFlow는 Python 2와 3을 모두 지원합니다. 우리는 Python 3을 사용하고 TensorFlow를 가상 환경에 설치할 것입니다. 가상 환경에서는 서로 다른 여러 Python 환경을 하나의 컴퓨터에 두고 프로젝트별로 특정 버전의 모듈을 설치할 수 있습니다.
CentOS에 TensorFlow를 설치
다른 리눅스 배포판과 달리 파이썬은 CentOS 8에 기본적으로 설치되지 않습니다. Python 3을 Cent에 설치하려면 다음과 같이 하십시오.OS 8은 터미널에서 루트 또는 sudo 사용자로 다음 명령을 실행합니다.
sudo dnf install python3
위의 명령은 Python 3.6 및 pip를 설치합니다. Python 3을 실행하려면 python3을 명시적으로 입력하고 pip type pip3를 실행해야 합니다.
Python 3.6부터 가상 환경을 만드는 권장 방법은 venv 모듈을 사용하는 것입니다.
TensorFlow 프로젝트를 저장할 디렉터리로 이동합니다. 홈 디렉토리일 수도 있고 사용자가 읽기 및 쓰기 권한을 가진 다른 디렉토리일 수도 있습니다.
TensorFlow 프로젝트에 사용할 새 디렉토리를 작성하고 이 디렉토리로 전환합니다.
mkdir tensorflow_project
cd tensorflow_project
디렉토리 내에서 다음 명령을 실행하여 가상 환경을 생성합니다.
python3 -m venv venv
위의 명령은 Python 바이너리의 복사본을 포함하는 venv라는 디렉토리를 만들고 표준 Python 라이브러리 및 기타 지원 파일을 pip합니다. 가상 환경에 원하는 이름을 사용할 수 있습니다.
가상 환경 사용을 시작하려면 다음을 입력하여 가상 환경을 활성화합니다.
source venv/bin/activate
활성화되면 가상 환경의 bin 디렉토리가 $PATH 변수의 시작 부분에 추가됩니다. 또한 셸 프롬프트가 변경되어 현재 사용 중인 가상 환경의 이름이 표시됩니다. 이 경우에, 그것은 대정맥입니다.
TensorFlow를 설치하려면 pip 버전 19 이상이 필요합니다. 다음 명령을 실행하여 pip을 최신 버전으로 업그레이드하십시오.
pip install --upgrade pip
이제 가상 환경이 생성되고 활성화되었으므로 다음 명령을 사용하여 TensorFlow 라이브러리를 설치합니다.
pip install --upgrade tensorflow
전용 NVIDIA GPU가 있고 텐서플로우 대신 처리 능력을 활용하려면 GPU 지원이 포함된 텐서플로우-gpu 패키지를 설치합니다.
가상 환경 내에서 pip3 대신 명령 pip을 사용하고 python3 대신 python 명령을 사용할 수 있습니다.
설치를 확인하려면 다음 명령을 실행합니다. 이 명령은 TensorFlow 버전을 인쇄합니다.
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
# 2.1.0
이 문서를 작성할 당시 TensorFlow의 최신 안정 버전은 2.1.0입니다.
사용 중인 TensorFlow 버전은 여기에 표시된 버전과 다를 수 있습니다.
TensorFlow를 처음 사용하는 경우 Get Start with TensorFlow 페이지를 방문하여 첫 번째 ML 애플리케이션을 구축하는 방법에 대해 알아보십시오. 또한 Github에서 TensorFlow 모델 또는 TensorFlow-예시 저장소를 복제하고 TensorFlow 예제를 탐색하고 테스트할 수 있습니다.
작업을 마친 후 비활성화를 입력하여 환경을 비활성화하면 정상적인 셸로 돌아갑니다.
deactivate
TensorFlow가 성공적으로 설치되었으며 사용을 시작할 수 있습니다.
CentOS 8에서 가상 환경에 TensorFlow를 설치하는 방법을 보여드렸습니다.
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