[Перевод] Серия руководств: установка TensorFlow на macOS

машинное обучение искусственный интеллект TensorFlow Mac macOS
[Перевод] Серия руководств: установка TensorFlow на macOS

Эта статья взята изПрограмма перевода самородковОрганизуется переводОфициальная документация TensorFlow. Если вам интересно, добро пожаловатьПодать заявку на переводчика, изучив учебник переводчика, участвуйте в переводе и сопоставлении статей и документов. Мы также набираем переводчиков TensorFlow, поэтому, пожалуйста, примите активное участие.

В этом руководстве объясняется, как установить TensorFlow на macOS.

Примечание. Начиная с версии 1.2, TensorFlow больше не поддерживает GPU для macOS.

Выберите, как установить TensorFlow

Вы должны выбрать, какой метод использовать для установки TensorFlow. Существуют следующие способы:

  • virtualenv
  • родной пункт
  • Docker
  • Установить из исходного кода, см. подробностиэтот документ.

Мы рекомендуем использовать virtualenv для установки. VirtualenvЭто виртуальная среда Python, изолированная от других программ Python, что делает ее нетронутой другими программами Python на том же компьютере. В процессе установки virtualenv вам нужно установить не только TensorFlow, но и пакеты, необходимые для TensorFlow (что на самом деле довольно просто). Чтобы начать использовать TensorFlow, вам просто нужно «активировать» виртуальную среду. В целом, virtualenv предоставляет безопасный и надежный механизм для установки и запуска TensorFlow.

Использование локального pip установит TensorFlow непосредственно в системе без использования контейнера или системы виртуальной среды. Однако, поскольку локальная установка не закрыта полностью, локальная установка может помешать другим установкам на основе Python в системе или повлиять на них. Кроме того, вам также может потребоваться отключить защиту целостности системы (SIP) для локальных установок. Однако, если вы знаете SIP, pip и локальную среду Python, установка с помощью локального pip будет относительно простой.

DockerЭто полностью изолирует установку TensorFlow от существующих пакетов на машине. Контейнер Docker содержит TensorFlow и все его зависимости. Обратите внимание, что образы Docker могут быть очень большими (сотни МБ). Установка Docker возможна, если вы интегрируете TensorFlow в более крупную архитектуру приложений, в которой уже используется Docker.

В Anaconda вы можете использовать conda для создания виртуальных сред. Однако в Anaconda мы рекомендуем использоватьpip installвместоconda installкоманда для установки TensorFlow.

Уведомление:Пакет conda поддерживается сообществом, а не официально. То есть команда TensorFlow не тестирует и не поддерживает пакет conda. Используйте этот пакет на свой страх и риск.

Устанавливать через виртуалэнв

Установите TensorFlow с помощью Virtualenv, выполнив следующие шаги:

  1. Запустите терминал. Вам необходимо выполнить все шаги ниже из командной строки.

  2. Установите pip и virtualenv с помощью следующих команд:

     $ sudo easy_install pip
$ pip install --upgrade virtualenv

  3. Создайте виртуальную среду, выполнив следующую команду:

     $ virtualenv --system-site-packages targetDirectory # 对应 Python 2.7
$ virtualenv --system-site-packages -p python3 targetDirectory # 对应 Python 3.n

    вtargetDirectoryПредставляет путь верхнего уровня, где расположено дерево каталогов virtualenv. мы предполагаем, чтоtargetDirectoryза~/tensorflow, но вы также можете выбрать любой путь, который вам нравится.

  4. Активируйте виртуальную среду, выполнив следующую команду:

    $ source ~/tensorflow/bin/activate      # 如果使用 bash, sh, ksh 或 zsh

$ <b>source ~/tensorflow/bin/activate.csh</b>  # 如果使用 csh 或 tcsh </pre>

 前面的 `source` 命令会将你的命令行提示更改为以下内容：

 <pre> (tensorflow)$ </pre>

  1. Убедитесь, что установленная версия pip больше или равна 8.1:

     (tensorflow)$ easy_install -U pip

  2. Выполнение следующей команды установит TensorFlow и все его зависимости в среду Virtualenv:

     (tensorflow)$ pip install --upgrade tensorflow      # 对应 Python 2.7
(tensorflow)$ pip3 install --upgrade tensorflow     # 对应 Python 3.n

  3. (Необязательно) Если шаг 6 не удался (обычно, вероятно, из-за того, что вы используете версию pip ниже 8.1), вы также можете установить TensorFlow с помощью:

     $ pip install --upgrade tfBinaryURL   # Python 2.7
$ pip3 install --upgrade tfBinaryURL  # Python 3.n

    вtfBinaryURLУказывает на URL-адрес, по которому находится пакет TensorFlow Python. подходящееtfBinaryURLЗависит от вашей ОС и версии Python. ты сможешьhereнайди свою системуtfBinaryURL. Например, если вы хотите установить TensorFlow на macOS с установленным Python 2.7, вы можете выполнить следующую команду:

     $ pip3 install --upgrade \
https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.4.0rc0-py2-none-any.whl

Если у вас возникнут проблемы с установкой, см.Распространенные проблемы с установкой.

Следующий шаг

После установки TensorFlow вам необходимоПроверить установкучтобы убедиться, что TensorFlow работает правильно.

Обратите внимание, что вы должны активировать среду virtualenv каждый раз, когда используете новую оболочку для использования TensorFlow. Если среда virtualenv не активирована (т.е. не в командной строке(tensorflow)), используйте следующую команду для активации виртуальной среды:

$ source ~/tensorflow/bin/activate      # bash, sh, ksh 或 zsh
$ source ~/tensorflow/bin/activate.csh  # csh 或 tcsh

Если приглашение вашего терминала выглядит следующим образом, среда TensorFlow была активирована:

 (tensorflow)$

После активации среды virtualenv вы можете запускать программы TensorFlow в оболочке.

Когда вы закончите использовать TensorFlow, вы также можете закрыть виртуальную среду:

 (tensorflow)$ deactivate

Приглашение командной строки вернется к тому, что было до активации виртуальной среды.

Удалить TensorFlow

Если вы хотите удалить TensorFlow, просто удалите созданное дерево каталогов. Например:

 $ rm -r ~/tensorflow

Установить через локальный пип

Мы загрузили бинарную сборку TensorFlow в PyPI. Таким образом, вы можете установить напрямую с помощью pip.Пакеты, необходимые в setup.pyСписок пакетов, которые pip необходимо установить или обновить.

Требования: Python

Чтобы установить TensorFlow, в вашей системе должна быть хотя бы одна из следующих версий Python:

  • Python 2.7
  • Python 3.3+

Если в вашей системе не установлена ​​соответствующая версия Python, то поторопитесьУстановитьБар.

При установке Python может потребоваться отключить защиту целостности системы (SIP), чтобы разрешить установку программ, не принадлежащих Mac App Store.

Требования: пункт

PipМожет устанавливать и управлять пакетами, написанными на Python. Если вы хотите установить через локальный pip, ваша система должна содержать хотя бы одну из следующих команд:

  • pip, для Python 2.7
  • pip3, соответствующий Python 3.n.

Если у вас установлен python, возможноpipилиpip3уже установлен в вашей системе. Чтобы определить, действительно ли они установлены в системе, Можно использовать следующие команды:

$ pip -V  # 对应 Python 2.7
$ pip3 -V # 对应 Python 3.n

Мы настоятельно рекомендуем использовать pip или pip3 версии 8.1 или выше для установки TensorFlow. Если он у вас не установлен, вы можете обновить текущий пункт с помощью следующей команды:

$ sudo easy_install --upgrade pip
$ sudo easy_install --upgrade six

Установить ТензорФлоу

Предполагая, что зависимое программное обеспечение уже установлено на вашем Mac, выполните следующие действия:

  1. Установите TensorFlow с помощью одной из следующих команд:

     $ pip install tensorflow      # Python 2.7; CPU 支持
$ pip3 install tensorflow     # Python 3.n; CPU 支持

    如果前面的命令执行完成了，那么接下来你应该
验证安装.

  2. (Необязательно) Если шаг 1 не удался, вы можете установить последнюю версию TensorFlow с помощью следующей команды:

     $ sudo pip  install --upgrade tfBinaryURL   # Python 2.7
$ sudo pip3 install --upgrade tfBinaryURL   # Python 3.n

    вtfBinaryURLУказывает на URL-адрес, по которому находится пакет TensorFlow Python. подходящееtfBinaryURLЗависит от вашей ОС и версии Python. ты сможешьhereнайди свою системуtfBinaryURL. Например, если вы хотите установить TensorFlow на macOS с установленным Python 2.7, вы можете выполнить следующую команду:

     $ pip3 install --upgrade \
https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.4.0rc0-py2-none-any.whl

Следующий шаг

После установки TensorFlow вы должныПроверить установкуМожно ли заставить TensorFlow работать правильно.

Удалить TensorFlow

Выполните следующую команду, чтобы удалить TensorFlow:

$ pip uninstall tensorflow
$ pip3 uninstall tensorflow

Установить через докер

Выполните следующие шаги, чтобы установить TensorFlow через Docker:

1. 安在你的机器上安装 Docker，请参考 
 [Docker 文档](https://docs.docker.com/engine/installation/#/on-macos-and-windows).

2. 从包含 TensorFlow 的镜像中创建并启动 Docker 容器。

В оставшейся части этого раздела описывается, как запустить контейнер Docker.

Чтобы запустить контейнер Docker, содержащий образ TensorFlow, введите следующую команду:

 $ docker run -it -p hostPort:containerPort TensorFlowImage

в:

  • -p hostPort:containerPortПо желанию. Если вы хотите запустить TensorFlow из командной строки оболочки, игнорируйте этот параметр. Если вы хотите запустить эту программу в блокнотах Jupyter, добавьтеhostPortиcontainerPortнастроены на8888.

    Если вы хотите запускать контейнеры, содержащие TensorBoard, добавьте второй-pпараметры, чтобы указать порт хоста и порт контейнера как 6006.

  • TensorFlowImageЭто необходимо. Он указывает ваш контейнер Docker. Необходимо указать одно из следующих значений:

    • gcr.io/tensorflow/tensorflow: бинарное изображение TensorFlow.
    • gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-devel: ТензорФлоу Двоичные изображения и исходный код.

gcr.ioявляется репозиторием контейнеров Google. Обратите внимание, что изображение TensorFlow также находится вdockerhubдоступно на.

Например, следующая команда запускает контейнер Docker из образа ЦП TensorFlow, чтобы вы могли выполнять программы TensorFlow из этой командной строки:

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

Следующая команда также запускает контейнер из образа ЦП TensorFlow. Однако в этом контейнере вы также можете использовать блокнот Jupyter. Запустите программу TensorFlow:

$ docker run -it -p 8888:8888 gcr.io/tensorflow/tensorflow

Docker загрузит соответствующий образ при первом запуске контейнера.

Следующий шаг

теперь вы должныПроверить установку.

Установить через Анаконду

Установка Anaconda предоставляется сообществом, официально не поддерживается.

Выполните следующие шаги, чтобы установить TensorFlow в среде Anaconda:

  1. в соответствии сСайт загрузки Анакондыскачать и установить Анаконду.

  2. Вызовите следующую команду, чтобы создать новое имя с именемtensorflowСреда conda для запуска версии Python:

    $ conda create -n tensorflow pip python=2.7 # or python=3.3, etc.

  3. Используйте следующую команду для активации среды conda:

    $ source activate tensorflow
(tensorflow)$  # Your prompt should change

  4. Запустите команду следующего формата, чтобы установить TensorFlow в вашей среде conda:

    (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade TF_PYTHON_URL

    вTF_PYTHON_URLдаURL-адрес пакета TensorFlow Python. Например, следующая команда устанавливает TensorFlow в версии Python 2.7 только для ЦП:

     (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade \
https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.4.0rc0-py2-none-any.whl

Проверить установку

Следующие шаги позволят убедиться, что TensorFlow установлен правильно:

1. 确定你已经具备了运行 TensorFlow 程序的运行环境。
2. 运行一个简短的 TensorFlow 程序。

Подготовьте среду

Если у вас установлены pip, virtualenv или Anaconda, то:

1. 运行终端。
2. 如果你使用 virtualenv 或 Anaconda 进行的安装，请激活你的容器。
3. 如果你是使用 TensorFlow 源码进行的安装，请切换到除了包含 TensorFlow 源码的任意目录下。

Если вы установили с помощью Docker, запустите контейнер Docker с запущенным bash, например:

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

Запустите короткую программу TensorFlow

Вызовите Python, введя следующую команду в командной строке:

$ python

Введите следующий код в интерактивной среде командной строки Python:

# Python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

Если ваша система правильно выводит следующее, значит, вы правильно установили TensorFlow:

Hello, TensorFlow!

Если вы новичок в TensorFlow, см. @{get_started/get_startedНачало работы с TensorFlow}.

Если во время установки возникает ошибка, см.Распространенные проблемы с установкой

Распространенные проблемы с установкой

Мы используем Stack Overflow для документирования проблем с установкой TensorFlow и их решений. В следующей таблице перечислены ссылки на ответы Stack Overflow на некоторые распространенные вопросы по установке. Если вы столкнулись с сообщениями об ошибках или другими проблемами установки, не перечисленными в таблице ниже, выполните поиск Stack Overflow. Если на Stack Overflow нет соответствующего решения, задайте новый вопрос на Stack Overflow по этому поводу, указавtensorflowЭтикетка.

Ссылка на переполнение стека неверная информация
42006320 
ImportError: Traceback (most recent call last):
File ".../tensorflow/core/framework/graph_pb2.py", line 6, in 
from google.protobuf import descriptor as _descriptor
ImportError: cannot import name 'descriptor'
33623453 
IOError: [Errno 2] No such file or directory:
  '/tmp/pip-o6Tpui-build/setup.py'
35190574 
SSLError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify
  failed
42009190 
  Installing collected packages: setuptools, protobuf, wheel, numpy, tensorflow
  Found existing installation: setuptools 1.1.6
  Uninstalling setuptools-1.1.6:
  Exception:
  ...
  [Errno 1] Operation not permitted:
  '/tmp/pip-a1DXRT-uninstall/.../lib/python/_markerlib'
33622019 
ImportError: No module named copyreg
37810228 During a pip install operation, the system returns: 
OSError: [Errno 1] Operation not permitted
33622842 An import tensorflow statement triggers an error such as the following:
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py",
    line 4, in 
    from tensorflow.python import *
    ...
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/core/framework/tensor_shape_pb2.py",
    line 22, in 
    serialized_pb=_b('\n,tensorflow/core/framework/tensor_shape.proto\x12\ntensorflow\"d\n\x10TensorShapeProto\x12-\n\x03\x64im\x18\x02
      \x03(\x0b\x32
      .tensorflow.TensorShapeProto.Dim\x1a!\n\x03\x44im\x12\x0c\n\x04size\x18\x01
      \x01(\x03\x12\x0c\n\x04name\x18\x02 \x01(\tb\x06proto3')
  TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'syntax'
42075397 A pip install command triggers the following error: 
...
You have not agreed to the Xcode license agreements, please run
'xcodebuild -license' (for user-level acceptance) or
'sudo xcodebuild -license' (for system-wide acceptance) from within a
Terminal window to review and agree to the Xcode license agreements.
...
  File "numpy/core/setup.py", line 653, in get_mathlib_info

raise RuntimeError("Broken toolchain: cannot link a simple C program")



RuntimeError: Broken toolchain: cannot link a simple C program

URL-адрес пакета Python TensorFlow

Для некоторых методов установки требуется URL-адрес пакета TensorFlow Python. Значение, которое вы объявляете, зависит от двух факторов:

  • Операционная система
  • версия Python

В этом разделе записываются значения URL для установок, связанных с maxOS.

Python 2.7

https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.4.0rc0-py2-none-any.whl

Python 3.4, 3.5 или 3.6

https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.4.0rc0-py3-none-any.whl

пакет pip для Protobuf 3.1

Если у вас нет проблем с pip-пакетом protobuf, вы можете просто пропустить этот раздел.

Уведомление: если ваша программа TensorFlow работает медленно, у вас может быть проблема с пакетом pip protobuf.

Пакет pip TensorFlow зависит от версии 3.1 пакета pip protobuf. пакет pip protobuf, загруженный из PyPI (используяpip install protobufcommand) — это чистая библиотека Python с реализациями сериализации и десериализации, которые могут быть медленнее, чем реализации C++.от 10 до 50 раз. Protobuf также поддерживает бинарное расширение для пакетов Python, основанное на быстром анализе C++. Это расширение недоступно в стандартном пакете pip в чистом Python. Мы создали специальный бинарный пакет pip для protobuf с бинарными расширениями. Чтобы установить пользовательский двоичный пакет pip protobuf, выполните следующую команду.

  • Для Python 2.7:

    $ pip install --upgrade \
https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/protobuf-3.1.0-cp27-none-macosx_10_11_x86_64.whl

  • Для Python 3.n:

    $ pip3 install --upgrade \
https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/protobuf-3.1.0-cp35-none-macosx_10_11_x86_64.whl

Установка этого пакета protobuf перезапишет существующий пакет protobuf и исправит следующие ошибки (обратите внимание, что двоичный пакет pip уже поддерживает protobuf размером более 64 МБ):

[libprotobuf ERROR google/protobuf/src/google/protobuf/io/coded_stream.cc:207]
A protocol message was rejected because it was too big (more than 67108864 bytes).
To increase the limit (or to disable these warnings), see
CodedInputStream::SetTotalBytesLimit() in google/protobuf/io/coded_stream.h.

Программа перевода самородковэто сообщество, которое переводит высококачественные технические статьи из Интернета сНаггетсДелитесь статьями на английском языке на . Охват контентаAndroid,iOS,внешний интерфейс,задняя часть,блокчейн,продукт,дизайн,искусственный интеллектЕсли вы хотите видеть более качественные переводы, пожалуйста, продолжайте обращать вниманиеПрограмма перевода самородков,официальный Вейбо,Знай колонку.

Категории