人工智能正在突飞猛进。 它变得越来越强大，可以让您将自己投入新任务。 这 机器学习 对于TensorFlow之类的项目来说，这是AI应当特别注意的领域之一。 如果您拥有服务器或云托管，则可以在此处安装该项目，以使其无需显式编程即可学习。
在本教程中，我将逐步展示如何安装此功能强大的开源项目 在云托管中。 为此，我选择Clouding作为参考，因为它的价格，便捷性，西班牙语24/7的支持，可用性，优势，尤其是其数据中心位于西班牙巴塞罗那的数据中心。 因此，它将符合欧洲数据保护法...
¿Tensorflow如何帮助我的业务?
在大流行中，越来越明显的是 公司需要现代化 具有竞争力。 欧洲的许多援助将精确地指向这一数字过渡。 所有未适应的企业都遭受了这场健康危机带来的经济影响。 例如，即使是小型企业，也已经迅速从实物销售转为在线销售，从而使它们能够继续运营而不受限制的影响。
云，物联网或人工智能等技术至关重要。 具体的， 使用TensorFlow和机器学习，您将获得巨大收益。 仅举几个例子：
- 如果您致力于设计或摄影，请使用AI改善图像。
- 通过分析医学检验结果来协助医学诊断。
- 敏捷的图像处理和自动编目。
- 教您语音或声音识别。
- 面部分析，感受等
- 自动故障检测。
- 自动检测文本中的语言
- 简化大量日常业务任务。
- 和长等这些应用程序几乎是不可想象的...
因此它是 被广泛使用的 在工业中，在汽车等部门中，在卫生部门中，在保险，税务机构和许多其他专业人员中。
什么是 TensorFlow?
TensorFlow是开源软件，最初由Google工程师和研究人员开发，后来发布。 一个用于数值计算和机器学习的库。 为此，它使用数据流图，节点表示数学运算，而边缘表示它们之间传递的多维数据矩阵（张量）。
使用此软件，您可以构建和训练 人工神经网络 以类似于人类学习和推理的方式执行多项任务，例如检测和解密模式及相关性。
该项目还提供了很大的灵活性，能够执行 使用CPU或GPU进行计算，它们都可以在PC，服务器甚至移动设备上使用。 这是可能的，因为它是跨平台的，能够在GNU / Linux，macOS，Windows，iOS和Android等系统以及Web服务（如我们在本教程中看到的）上运行。 它甚至有几个包装器以使用不同的编程语言：Python，C ++或Java。 全部具有单个API。
安装 TensorFlow 步步
接下来的事情是展示 有关如何操作的分步示例 安装TensorFlow en 云托管。 为此，我将使用VPS 乌云密布。io，您可以在其中选择Windows和Linux操作系统。 当然，考虑到博客的主题和GNU / Linux的好处，毫无疑问，我将基于Linux发行版。
创建帐户并准备Clouding平台
在开始之前，您必须注册才能访问此提供商提供的服务，因此 享受5欧元的免费积分 他们提供测试平台。 只需按照指示的步骤进行帐户验证即可。 只需要一分钟。
之后，您必须返回Clouding and的官方网站。 登录 输入您的用户名和密码:
现在，您可以看到“ Clouding”控制面板，如您所见，它使用起来非常简单直观。 即使没有太多知识，您也可以按照本教程进行操作，而不会遇到任何问题。 开始 为TensorFlow创建实例， 按 单击此处创建您的第一个服务器:
这将带您进入菜单 服务器的配置。 首先要命名您的VPS，您可以选择自己喜欢的VPS。 然后，您必须选择操作系统。 在本教程中，我将选择他们提供的发行版之一（CentOS，Ubuntu Server，Ubuntu Desktop或Debian）。 您可以选择自己喜欢的一个，在我的情况下，我将选择Ubuntu Server 20.04：
选择基本系统后，以下是 配置其余参数 出现在下面同一页面上。 如您所见，在计算机的配置选项中，您可以选择所需的RAM，vCPU核心或SSD存储空间的数量。 对于TensorFlow本身而言，您不需要太多，但是对于其余数据，您可能需要处理，因此，请仔细考虑所需的内容（但是，可以缩放）：
创建SSH密钥并提供所需的任何名称也很重要。 这样一来，您就可以下载该密码对，以便能够远程访问，而无需在每次输入时都手动输入密码。 此外，它还允许您配置防火墙或备份。 在这种情况下，无论是备份还是防火墙，我们都保持原样。
如果完成，请检查一切正常，然后 按 埃维亚尔。 这会将您重定向到创建了云实例的另一个屏幕。 但是在状态部分，您将看到它正在创建：
眨眼间，您的系统将被安装和配置。 然后状态将显示为 活跃。 您已经可以使用它了。
在此屏幕上单击服务器的名称，它将带您到 详细摘要:
如果滚动，则会找到该部分 如何访问服务器。 这非常重要，因为在这里您将找到访问和管理服务器所需的一切。 例如，您可以下载SSH密钥，或者可以看到要通过SSH访问的公用IP，用户名（root）和访问密码：
不要丢失此数据，因为在下一步中您将需要它来开始在您的Clouding实例上安装Tensorflow。
P重新要求
首先，要做的第一件事是满足一些对Tensorflow有用的依赖项或软件包，并进行更新以确保所有内容都处于最新版本。 为此，我们将进入终端以使用我在上一张图像中显示的密码和IP通过SSH通过SSH连接它们，以从您的发行版远程访问该实例（请记住用Clouding实例的IP替换youripdelserver） ：
ssh root@tuipdelservidor
它将询问您还必须输入的实例的密码，这将使您具有访问权限。 您会看到 终端的提示不再是您本地的，但您位于云服务器内部。 因此，从现在开始运行的所有命令都将在实例上生效，而不在本地系统上生效。
现在第一件事是 升级系统 使用以下命令：
apt-get update && apt-get -y upgrade
现在，你必须 安装python3 以及您需要的其他辅助软件包：
apt-get install python3 python3-pip python3-dev
以下是 准备虚拟环境，使用virtualenv模块，该模块是Python3标准库的一部分：
pip3 install virtualenv mkdir ~/miproyecto cd ~/miproyecto virtualenv tf-env source tf-env/bin/activate
之后，您会注意到您的提示已更改，现在它显示 tf-环境 在用户名和主机之前。
安装Tensorflow（CPU支持）
一切准备就绪 TensorFlow安装 在您的Clouding实例中。 下一步将是：
pip install --upgrade tensorflow
安装完成后，您可以 验证安装 使用以下命令：
python -c ‘import tensorflow as tf; print(tf.version)’
这应该返回一个带有Tensorflow版本的输出。 从那里，你可以 开始使用Tensorflow 对于您需要的任何任务...
结论
总之，Clouding提供的与其VPS配合使用的功能使安装Tensorflow等项目或进行配置的经验成为可能。 就像在本地计算机上一样轻松。 仅具有此类服务器的功能和可伸缩性。
此外，其控制面板非常直观，即使您不具备丰富的技术知识，该向导也会为您提供指导。 另一方面，它给您的选择也是 非常灵活，既可以选择所需的虚拟硬件资源，也可以选择操作系统。 这种多功能性使其非常适合您的需求，无论它们有多特别。