Cómo instalar TensorFlow en Ubuntu 20.04

Introducción

TensorFlow, una biblioteca de software de aprendizaje automático de código abierto, se utiliza para entrenar redes neurales. Cada nodo, expresado en forma de gráficos de flujo de datos con estado, representa las operaciones realizadas por redes neurales en matrices multidimensionales. Estas matrices multidimensionales se denominan comúnmente “tensores”, de ahí el nombre de TensorFlow.

En este tutorial, instalará TensorFlow en un entorno virtual Python con virtualenv. Este enfoque aísla la instalación de TensorFlow y pone las cosas en funcionamiento rápidamente. Una vez que complete la instalación, la validará importando TensorFlow para garantizar que no tenga errores.

Requisitos previos

Antes de empezar este tutorial, necesitará lo siguiente:

  • Un servidor de Ubuntu 20.04 con al menos 4 GB de RAM y configurado mediante la guía de configuración inicial para servidores de Ubuntu 20.04, con un usuario sudo no root y un firewall.

  • Python 3.8 o superior y virtualenv instalados. Siga la guía Cómo instalar Python 3 en Ubuntu 20.04 para configurar Python y virtualenv.

Paso 1: Crear un entorno de programación

En este paso, crearemos un entorno virtual en el que instalar TensorFlow sin comprometer nuestros otros proyectos de programación. Si ya tiene un entorno de programación limpio, puede omitir este paso.

Primero, cree un directorio de proyecto. Lo llamaremos tf-demo a efectos de demostración, pero elija un nombre de directorio que le resulte significativo:

  • mkdir ~/tf-demo

Diríjase a su directorio tf-demo que creó recientemente:

  • cd ~/tf-demo

A continuación, cree un entorno virtual nuevo llamado tensorflow-dev, por ejemplo. Ejecute el siguiente comando para crear el entorno:

  • python3 -m venv tensorflow-dev

Esto crea un directorio nuevo tensorflow-dev que contendrá todos los paquetes que instale mientras esté activado este entorno. También incluye pip y una versión independiente de Python.

Ahora active su entorno virtual:

  • source tensorflow-dev/bin/activate

Una vez activado, su mensaje de terminal reflejará que está en el entorno virtual:

(tensorflow-dev)[email protected]:~/tf-demo $ 

En este punto, puede instalar TensorFlow en su entorno virtual.

Paso 2: Instalar TensorFlow

Al instalar TensorFlow, queremos asegurarnos de que estamos instalando y actualizando la versión más reciente disponible en PyPi.

Por tanto, utilizaremos la siguiente sintaxis de comandos con pip:

  • pip install --upgrade tensorflow

Cuando presione ENTER, se instalará TensorFlow, y debería recibir un resultado que indica que la instalación junto con cualquier paquete dependiente tuvo éxito.

Output... Successfully installed absl-py-0.7.1 astor-0.7.1 gast-0.2.2 grpcio-1.19.0 h5py-2.9.0 keras-applications-1.0.7 keras-preprocessing-1.0.9 markdown-3.0.1 mock-2.0.0 numpy-1.16.2 pbr-5.1.3 protobuf-3.7.0 setuptools-40.8.0 tensorboard-1.13.1 tensorflow-1.13.1 tensorflow-estimator-1.13.0 termcolor-1.1.0 werkzeug-0.15.0 wheel-0.33.1 ...  Successfully installed bleach-1.5.0 enum34-1.1.6 html5lib-0.9999999 markdown-2.6.9 numpy-1.13.3 protobuf-3.5.0.post1 setuptools-38.2.3 six-1.11.0 tensorflow-1.4.0 tensorflow-tensorboard-0.4.0rc3 werkzeug-0.12.2 wheel-0.30.0 

Puede desactivar su entorno virtual en cualquier momento utilizando el siguiente comando:

  • deactivate

Para reactivar el entorno más adelante, diríjase a su directorio de proyecto y ejecute source tensorflow-dev/bin/activate.

Ahora que ha instalado TensorFlow, vamos a asegurarnos que la instalación funciona.

Paso 3: Validar la instalación

Para validar la instalación de TensorFlow, nos aseguraremos de que podamos importar el paquete TensorFlow.

  • python

El siguiente mensaje aparecerá en su terminal:

>>> 

Este es el mensaje para el intérprete de Python e indica que está listo para comenzar a introducir algunas instrucciones de Python.

Primero, escriba esta línea para importar el paquete TensorFlow y vuélvala disponible como la variable local tf. Pulse ENTER después de escribir la línea de código:

  • import tensorflow as tf

Mientras no haya recibido errores, ha instalado TensorFlow correctamente. Si ha recibido un error, debería asegurarse de que su servidor es lo suficientemente potente para manejar TensorFlow. Es posible que necesite cambiar el tamaño de su servidor y asegurarse de tener al menos 4 GB de memoria.

Conclusión

En este tutorial, ha instalado TensorFlow en un entorno virtual Python y ha validado que TensorFlow funciona al importarlo.

La guía de programadores de TensorFlow proporciona un recurso y una referencia útiles para el desarrollo de TensorFlow. También puede explorar Kaggle, un entorno competitivo para la aplicación práctica de conceptos de aprendizaje automático que le enfrentan a otros entusiastas del aprendizaje automático, la ciencia de datos y las estadísticas.