TensorFlow Это библиотека, которую вы, вероятно, уже знаете. Он используется для машинного обучения и имеет открытый исходный код. Он был написан с использованием Python и был создан Google. В настоящее время этот проект используют многие компании и организации, такие как Airbus, Lenovo, Intel, Twitter, PayPal, сам Google и многие другие.
Он может устанавливать с помощью Anaconda в качестве контейнера докеров или на виртуальном рабочем столе Python. В виртуальной среде пользователи могут иметь несколько различных сред с одной системой и устанавливать определенные версии модуля в соответствии с потребностями вашего проекта и не затрагивать другие проекты.
Здесь вы можете узнать, как установить библиотеку TensorFlow, чтобы начать работу над своими проектами. обучение с помощью машины. И вы сделаете это в своем дистрибутиве Ubuntu 20.04, используя виртуальную среду Python.
шаги для выполнения Они сначала устанавливают Python 3.8, если у вас его нет, и настраивают виртуальную среду:
sudo apt update sudo apt install software-properties-common sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa sudo apt install python3.8 sudo apt install python3-venv python3-dev mkdir mi_tensorflow cd mi_tensorflow python3 -m venv venv source venv/bin/activate pip install --upgrade pip
Тогда вы должны установить TensorFlow, для этого необходимо выполнить следующие действия:
pip install –upgrade tensorflow python -c 'import tensorflow as tf; print(tf. version )' deactivate
Как только он будет готов, теперь ты можешь начать работать с ним… Я надеюсь, что это руководство помогло вам, и вы сможете начать учиться и создавать такие интересные вещи, используя эти инструменты, на которых можно создать множество приложений.
Если вы не знаете Tensorflow и хотите учиться, вы должны знать, что есть множество материалов для изучения, например курсы, книги и т. д. У тебя есть хороший бесплатно здесь самостоятельно, чтобы вы могли узнать его секреты и начать создавать полезные вещи на основе глубокого обучения.
И я добавляю, что помимо обслуживания для Ubuntu, вы также можете установить его аналогичным образом в другие дистрибутивы на его основе ...