Utiliser Anaconda pour construire Tensorflow dans Ubuntu 18.04

Télécharger Anaconda

• Ouvrez l'adresse de téléchargement d'Anaconda , puis téléchargez la dernière version d'Anaconda.
  
• Ouvrez le terminal, entrez le fichier où se trouve le package de téléchargement Anaconda et exécutez bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh-le jusqu'au bout y.
• Une fois l'installation terminée, exécutez pour conda --versionvérifier si l'installation a réussi.
  

Build Tensorflow

• Entrez dans le terminal conda create -n tensorflow python=3.7, complètement y.
  
• Entrez dans le terminal conda activate tensorflow pour activer l'environnement Tensorflow et conda deactivatequittez l'environnement Tensorflow.
• Entrez des personnes dans le terminal pip install --ignore-installed --upgrade tensorflowpour installer / mettre à niveau.

À ce stade, l'environnement Tensorflow a été configuré.

Pour tester

Entrez le touch test.pyfichier de création dans le terminal et modifiez le contenu du fichier pour

import tensorflow as tf

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

if __name__=='__main__':
    g = tf.Graph()
    # add ops to the user created graph
    with g.as_default():
        hello = tf.constant('Hello Tensorflow')
        sess = tf.compat.v1.Session()
        print(sess.run(hello))

Entrez dans le terminal python test.py, le résultat est le suivant

Intégrer l'environnement Tensorflow dans Pycharm

• fichier -> nouveau projet
• Sélectionnez Interpréteur existant-> Environnement Conda-> Ok-> Créer.

Pour tester

Créez test.py et entrez le code suivant:

import tensorflow as tf

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

if __name__=='__main__':
    g = tf.Graph()
    # add ops to the user created graph
    with g.as_default():
        hello = tf.constant('Hello Tensorflow')
        sess = tf.compat.v1.Session()
        print(sess.run(hello))

Les résultats de l'opération sont les suivants:

généralement, certaines invites apparaissent

2020-04-20 17:43:50.307721: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.6'; dlerror: libnvinfer.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
2020-04-20 17:43:50.307796: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'libnvinfer_plugin.so.6'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
2020-04-20 17:43:50.307805: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:30] Cannot dlopen some TensorRT libraries. If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly.

Ces informations indiquent que le système actuel n'a pas de contenu lié à TensorRT. Si la prise en charge du GPU n'est pas requise, ignorez-la simplement.