Katera različica Pythona bi bila najboljša za namestitev TensorFlow, da bi se izognili težavam, ko distribucije TF niso na voljo?
Ko razmišljate o optimalni različici Pythona za namestitev TensorFlow, zlasti za uporabo navadnih in enostavnih ocenjevalcev, je bistveno, da različico Python uskladite z zahtevami združljivosti TensorFlow, da zagotovite nemoteno delovanje in se izognete morebitnim težavam, povezanim z nerazpoložljivimi distribucijami TensorFlow. Izbira različice Python je pomembna, saj ima TensorFlow, tako kot mnoge druge knjižnice za strojno učenje, posebne odvisnosti in omejitve združljivosti, ki jih je treba upoštevati za optimalno delovanje in funkcionalnost.
TensorFlow je zelo prilagodljiva in zmogljiva odprtokodna platforma za strojno učenje, ki jo je razvila ekipa Google Brain. Široko se uporablja v raziskovalne in proizvodne namene ter ponuja obsežen nabor orodij in knjižnic, ki olajšajo razvoj in uvajanje modelov strojnega učenja. Platforma podpira različne algoritme strojnega učenja in je še posebej znana po svoji zmožnosti obvladovanja modelov globokega učenja. Vendar pa kompleksnost in prefinjenost TensorFlow prihajata s potrebo po skrbnem upravljanju odvisnosti programske opreme, od katerih je ena različica Pythona, ki se uporablja.
Trenutno je TensorFlow 2.x najnovejša večja serija izdaj. TensorFlow 2.x je prinesel znatne izboljšave v primerjavi s svojim predhodnikom, TensorFlow 1.x, vključno z bolj intuitivnim in uporabniku prijaznim API-jem, privzetim nestrpnim izvajanjem in boljšo integracijo z API-jem Keras, ki je zdaj API na visoki ravni za TensorFlow. Zaradi teh sprememb je TensorFlow 2.x še posebej primeren za začetnike in tiste, ki želijo delati s preprostimi ocenjevalci, saj poenostavi postopek gradnje in usposabljanja modelov.
Pri izbiri različice Python za TensorFlow 2.x je pomembno upoštevati matriko združljivosti, ki so jo zagotovili razvijalci TensorFlow. Od TensorFlow 2.16, ki je ena najnovejših različic, so uradno podprte različice Python Python 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, 3.11, 3.12. Priporočljivo je, da uporabite eno od teh različic, da zagotovite združljivost in se izognete težavam, povezanim z nerazpoložljivimi distribucijami.
Python 3.8 se pogosto priporoča kot odlična izbira iz več razlogov. Prvič, Python 3.8 je zelo stabilna izdaja, ki je bila široko sprejeta in preizkušena na različnih platformah in okoljih. Ta različica ponuja dobro ravnotežje med sodobnimi funkcijami in stabilnostjo, zaradi česar je zanesljiva izbira za projekte strojnega učenja. Poleg tega Python 3.8 vključuje številne izboljšave zmogljivosti in nove funkcije, ki so lahko koristne pri delu z okviri strojnega učenja, kot je TensorFlow.
Na primer, Python 3.8 je uvedel "operator mroža" (:=), ki omogoča izraze za dodelitev. Ta funkcija je lahko še posebej uporabna za pisanje bolj jedrnate in berljive kode, kar je pogosto zaželena lastnost v skriptih za strojno učenje, kjer sta pomembni jasnost in vzdržljivost. Poleg tega izboljšave večprocesne knjižnice ter dodajanje novih modulov in funkcij dodatno izboljšajo zmogljivost in uporabnost Pythona 3.8.
Drugi razlog za izbiro Pythona 3.8 je njegova obsežna podpora skupnosti in razpoložljivost knjižnic tretjih oseb. Številne knjižnice in ogrodja, ki se običajno uporabljajo poleg TensorFlow, kot so NumPy, Pandas in Matplotlib, so popolnoma združljivi s Pythonom 3.8, kar zagotavlja, da lahko izkoristite celoten ekosistem Pythona za svoje projekte strojnega učenja.
Za namestitev TensorFlow s Python 3.8 je priporočljiva uporaba virtualnega okolja. Ta pristop pomaga upravljati odvisnosti in se izogniti konfliktom z drugimi projekti Python v vašem sistemu. Naslednji koraki opisujejo postopek nastavitve virtualnega okolja in namestitve TensorFlow:
1. Namestite Python 3.8: Zagotovite, da je Python 3.8 nameščen v vašem sistemu. Lahko ga prenesete z uradne spletne strani Python ali uporabite upravitelja paketov, kot je `apt` v Ubuntu ali `brew` v macOS.
2. Ustvarite virtualno okolje: Uporabite modul `venv` za ustvarjanje virtualnega okolja. Odprite terminal in zaženite naslednje ukaze:
bash python3.8 -m venv tensorflow_env
Ta ukaz bo ustvaril nov imenik z imenom `tensorflow_env`, ki vsebuje samostojno okolje Python.
3. Aktivirajte virtualno okolje: Pred namestitvijo TensorFlow aktivirajte virtualno okolje:
– V sistemu Windows:
bash
.\tensorflow_env\Scripts\activate
– V sistemih macOS in Linux:
bash
source tensorflow_env/bin/activate
4. Namestite TensorFlow: Ko je virtualno okolje aktivirano, namestite TensorFlow z uporabo `pip`:
bash pip install tensorflow
Ta ukaz bo namestil najnovejšo različico TensorFlow, ki je združljiva z vašo različico Python.
5. Preverite namestitev: Če želite zagotoviti, da je TensorFlow pravilno nameščen, lahko zaženete preprost skript za preverjanje različice:
python import tensorflow as tf print(tf.__version__)
Če je TensorFlow pravilno nameščen, bo ta skript natisnil številko različice TensorFlow.
Če sledite tem korakom, lahko nastavite razvojno okolje, ki je zelo primerno za eksperimentiranje z navadnimi in preprostimi ocenjevalci v TensorFlow. Ta nastavitev vam bo pomagala preprečiti težave, povezane z nezdružljivimi različicami Python ali nerazpoložljivimi distribucijami TensorFlow.
Prav tako je treba omeniti, da medtem ko je Python 3.8 priporočena različica, so Python 3.9, 3.10, 3.11 in celo 3.12 tudi izvedljive možnosti, če potrebujete funkcije, specifične za te izdaje. Vendar je na splošno priporočljivo, da se izogibate uporabi različic, ki jih TensorFlow uradno ne podpira, saj lahko to povzroči težave z združljivostjo in nepričakovano vedenje.
Trenutno (od januarja 2025) TensorFlow uradno ne zagotavlja paketov (koles) za Python 3.13 na PyPI.
Zahteve za paket TensorFlow lahko preverite na PyPI: https://pypi.org/project/tensorflow/
TensorFlow običajno nekoliko zaostaja za novimi izdajami Pythona, ker ga je treba zgraditi/testirati na vsaki različici. Od januarja 2025 najnovejše izdaje TensorFlow običajno podpirajo Python od 3.7 do 3.12 in ne 3.13.
Na primer sporočila o napakah:
NAPAKA: ni bilo mogoče najti različice, ki izpolnjuje zahtevo tensorflow
NAPAKA: Za tensorflow ni bilo mogoče najti ustrezne porazdelitve
pomeni, da PyPI dejansko nima koles TensorFlow, ki bi ustrezala Pythonu 3.13 v sistemu Windows 10.
Če želite odpraviti te vrste napak:
Možnost A: Namestite podprto različico Python
Namestite Python 3.11 (ali 3.12) v vaš sistem.
Uradni TensorFlow 2.x podpira te različice v sistemu Windows.
Ponovno ustvarite/preverite svojo POT, tako da vaš privzeti ukaz python kaže na novo, podprto različico.
Ali še bolje, uporabite virtualno okolje ali okolje conda.
Namestite TensorFlow:
pip install --upgrade pip pip install tensorflow
Potrdite tako, da zaženete:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
Možnost B: Uporabite okolje Conda
Če imate Anacondo ali Minicondo (če ne, ju lahko preprosto namestite):
Ustvarite novo okolje s Pythonom 3.11 ali 3.12:
conda create -n tf_env python=3.11 conda activate tf_env
Namestite TensorFlow (različica CPU):
pip install tensorflow
or
conda install -c conda-forge tensorflow
Preizkusite:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
Upoštevajte, da od januarja 2025 še ni uradne podpore TensorFlow wheels za Python 3.13 na PyPI.
Therefore you need to use a supported Python version (3.7–3.12) or a conda environment set to Python <= 3.12. That will allow you to successfully pip install tensorflow. Once you’re on a supported Python version, you should be able to install TensorFlow without error. Selecting the appropriate Python version is a critical step in setting up a machine learning environment with TensorFlow. Python 3.8 stands out as a robust choice due to its compatibility, stability, and the wealth of features it offers. By aligning your Python version with TensorFlow's requirements, you can ensure a smoother development experience and focus on building and training your machine learning models using plain and simple estimators.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kakšne so metrike ocenjevanja uspešnosti modela?
- Kaj je linearna regresija?
- Ali je mogoče združiti različne modele ML in zgraditi glavni AI?
- Kateri so nekateri najpogostejši algoritmi, ki se uporabljajo pri strojnem učenju?
- Kako ustvariti različico modela?
- Kako uporabiti 7 korakov ML v primeru primera?
- Kako lahko strojno učenje uporabimo za podatke o gradbenih dovoljenjih?
- Zakaj so bile tabele AutoML ukinjene in kaj jih je nasledilo?
- Kakšna je naloga interpretacije logotipov, ki jih narišejo igralci v kontekstu umetne inteligence?
- Ko se v gradivu govori o "izbiri pravega algoritma", ali to pomeni, da v bistvu vsi možni algoritmi že obstajajo? Kako vemo, da je algoritem "pravi" za določen problem?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning