텐서플로 다운로드

데모 모델을 포함한 모든 TensorFlow 패키지는 파이썬 라이브러리에 설치됩니다. 파이썬 라이브러리의 정확한 위치는 시스템에 따라 다르지만 일반적으로 파이썬의 핍 패키지 관리자로 TensorFlow 설치 중 하나입니다. GPU 지원 TensorFlow 라이브러리 및 드라이버의 수를 설치 해야 합니다. 그것은 엔비디아 GPU 카드를 지원, CUDA 컴퓨팅에 대 한 지원 3.5 이상. 당신이해야 할 첫 번째 단계는 아나콘다의 경로를 찾는 것입니다. TensorFlow에 대한 자습서 중에 사용할 필수품 라이브러리를 포함하는 새 conda 환경을 만듭니다. 마지막으로 TensorFlow 자체에서 설명한 대로 테스트를 완료하기 위해 다음을 실행해 보겠습니다. 축. 컴퓨터에 Jupyter를 갖춘 텐서플로우를 성공적으로 설치했습니다. 윈도우에서, 텐서 플로우는 “핍”또는 “아나콘다”를 통해 설치할 수 있습니다. 파이썬은 핍 패키지 관리자와 함께 제공되므로 이미 파이썬을 설치한 경우 핍도 있어야합니다. 패키지는 종속성과 함께 TensorFlow를 설치할 수 있습니다.

텐서플로우가 의존하는 프로토부프 라이브러리를 가져오려면 –recurse-submodules가 필요합니다. 적절한 시스템에 대한 아나콘다 버전 4.3.1 (파이썬 3.6의 경우)을 다운로드하십시오. TensorFlow를 최신 버전으로 업데이트하려면 위의 명령에 –업그레이드 플래그를 추가합니다. Visual Studio 2015, 2017 및 2019에 재배포 가능한 Microsoft Visual C++ 재배포 가능 을 설치합니다. TensorFlow 2.1.0 버전부터 이 패키지에서 msvcp140_1.dll 파일이 필요합니다(이전 재배포 가능한 패키지에서는 제공되지 않을 수 있음). 재배포 가능한 Visual Studio 2019와 함께 제공 하지만 별도로 설치할 수 있습니다. 지원되는 카드에는 이에 국한되지 않는 지원되는 카드에는 오픈 소스 소프트웨어 개발에서 일반적으로 허용되는 모범 사례를 준수하기 위해 노력합니다: 새로운 Anaconda/Command Prompt [2]에서, 텐서플로우/모델/연구/디렉토리에 CD를 넣고 다음 명령을 실행합니다: 이제 TensorFlow가 설치되었으므로 설치가 성공했는지 여부를 확인할 수 있습니다. 이렇게하려면 파이썬의 가져오기 문을 실행하고 TensorFlow 라이브러리를 성공적으로 가져올 수 있는지 확인할 수 있습니다. TensorFlow는 다음 64 비트 시스템에서 테스트 및 지원됩니다 : TensorFlow 파이썬 API는 현재 소스에서 파이썬 2.7 및 파이썬 3.3 +를 지원합니다. 우리는 파이썬을 준비하고있다 3 0.6.0 릴리스와 함께 갈 핍 패키지. TensorFlow는 여러 CPU 및 GPU에서 계산을 지원합니다.

즉, 교육 속도를 향상시키기 위해 여러 장치에 계산을 배포할 수 있습니다. 병렬화를 사용하면 교육 알고리즘의 결과를 얻기 위해 몇 주를 기다릴 필요가 없습니다.