„TensorFlow“ gali naudoti procesorių ir GPU sudėtingiems dirbtinio intelekto (AI) ir mašininio mokymosi (ML) skaičiavimams apskaičiuoti. TensorFlow gali naudoti bet kurį CUDA palaikomą NVIDIA GPU, kad paspartintų AI/ML programas. Jei neturite CUDA palaikomo GPU, „TensorFlow“ naudos procesorių AI / ML kodams. Be GPU pagreitinimo, TensorFlow našumas pablogės sudėtingose AI / ML programose.
Šiame straipsnyje parodysime, kaip įdiegti TensorFlow su NVIDIA CUDA/cuDNN spartinimu Debian 12 „Bookworm“.
Turinio tema:
- Patikrinkite, ar kompiuteryje įdiegtas NVIDIA GPU
- Python 3 PIP ir Python Venv diegimas Debian 12
- „Python 3“ virtualios aplinkos kūrimas „TensorFlow“.
- Python 3 PIP atnaujinimas Python 3 virtualioje aplinkoje
- „TensorFlow“ diegimas su NVIDIA CUDA spartinimo palaikymu
- „TensorRT“ diegimas „Debian 12“.
- „TensorFlow Python 3“ virtualios aplinkos aktyvinimas
- Prieiga prie TensorFlow ir tikrinama, ar galimas NVIDIA GPU / CUDA pagreitis
- Išvada
Patikrinkite, ar kompiuteryje įdiegtas NVIDIA GPU
Kad „TensorFlow“ paspartintų dirbtinio intelekto programas su NVIDIA GPU/CUDA, turite turėti NVIDIA GPU tvarkyklės ir NVIDIA CUDA ir cuDNN įdiegta jūsų Debian 12 operacinėje sistemoje.
Jei jums reikia pagalbos diegiant NVIDIA GPU tvarkykles „Debian 12“ operacinėje sistemoje, perskaitykite šį straipsnį .
Jei jums reikia pagalbos diegiant NVIDIA CUDA ir cuDNN tvarkykles „Debian 12“ operacinėje sistemoje, perskaitykite šį straipsnį .
Kai „Debian 12“ sistemoje įdiegsite NVIDIA GPU tvarkykles, komanda „nvidia-smi“ turėtų būti pasiekiama.
NVIDIA branduolio moduliai taip pat turėtų būti įkelti į jūsų „Debian 12“ sistemą.
Įdiegę NVIDIA CUDA tvarkykles, „Debian 12“ sistemoje turėtumėte turėti komandą „nvcc“.
Python 3 PIP ir Python Venv diegimas Debian 12
Norėdami įdiegti TensorFlow Debian 12, turite turėti Python 3 PIP ir Python virtualios aplinkos (venv) modulį.
Pirmiausia atnaujinkite APT paketų saugyklos talpyklą naudodami šią komandą:
$ sudo tinkamas atnaujinimas 
Norėdami įdiegti Python 3 PIP ir Python 3 virtualią aplinką (venv), paleiskite šią komandą:
$ sudo apt diegti python3-pip python3-venv python3-devNorėdami patvirtinti diegimą, paspauskite „Y“, tada paspauskite <Įveskite> .
Diegiami Python 3 PIP ir Python 3 venv. Užbaigti užtrunka šiek tiek laiko.
Šiuo metu reikia įdiegti Python 3 PIP ir Python 3 venv.
„Python 3“ virtualios aplinkos kūrimas „TensorFlow“.
Įprasta „Python“ bibliotekų diegimo „Debian 12“ praktika yra įdiegti „Python“ virtualioje aplinkoje, kad jos netrukdytų sistemos „Python“ paketams / bibliotekoms.
Norėdami sukurti naują „Python 3“ virtualią aplinką „TensorFlow“ kataloge „/opt/tensorflow“, paleiskite šią komandą:
$ sudo Python3 -m venv / opt / tensorflowPython 3 PIP atnaujinimas Python 3 virtualioje aplinkoje
Norėdami atnaujinti Python 3 PIP į naujausią versiją Python 3 virtualioje aplinkoje „/opt/tensorflow“, paleiskite šią komandą:
$ sudo / opt / tensorflow / šiukšliadėžė / pip diegti --patobulinti pip 
„TensorFlow“ diegimas su NVIDIA CUDA spartinimo palaikymu
Norėdami įdiegti „TensorFlow“ su NVIDIA CUDA spartinimo palaikymu „Python“ „/opt/tensorflow“ virtualioje aplinkoje, paleiskite šią komandą:
$ sudo / opt / tensorflow / šiukšliadėžė / pip diegti tensorflow [ ir-cuda ]Diegimas TensorFlow su NVIDIA CUDA spartinimu. Užbaigti užtrunka šiek tiek laiko.
Šiuo metu turėtų būti įdiegta „TensorFlow“ su NVIDIA CUDA pagreičio palaikymu.
„TensorRT“ diegimas „Debian 12“.
NVIDIA TensorRT dar labiau optimizuoja TensorFlow gilaus mokymosi našumą. TensorRT galite įdiegti TensorFlow Python „/opt/tensorflow“ virtualioje aplinkoje naudodami šią komandą:
$ sudo / opt / tensorflow / šiukšliadėžė / pip diegti tensorrtNVIDIA TensorRT diegiama Python virtualioje aplinkoje. Užbaigti užtrunka šiek tiek laiko.
Šiuo metu turėtų būti įdiegta NVIDIA TensorRT.
„TensorFlow Python 3“ virtualios aplinkos aktyvinimas
Norėdami suaktyvinti TensorFlow Python „/opt/tensorflow“ virtualią aplinką, paleiskite šią komandą:
$ . / opt / tensorflow / šiukšliadėžė / aktyvuotiTurėtų būti suaktyvinta TensorFlow Python 3 virtuali aplinka.
Prieiga prie TensorFlow ir tikrinama, ar galimas NVIDIA GPU/CUDA spartinimas
Norėdami atidaryti Python 3 interaktyvų apvalkalą, paleiskite šią komandą:
$ Python3Reikėtų atidaryti Python 3 interaktyvųjį apvalkalą.
Pirmiausia importuokite TensorFlow naudodami šią kodo eilutę:
$ importo tensorflow kaip tfKai „TensorFlow“ bus importuotas, galite patikrinti „TensorFlow“ versijos numerį, kurį įdiegėte naudodami šią kodo eilutę. Kaip matote, mūsų Debian 12 sistemoje įdiegta TensorFlow 2.13.1.
$ tf.__versija__Norėdami patikrinti, ar TensorFlow gali naudoti NVIDIA GPU, kurį įdiegėte savo kompiuteryje CUDA pagreitinimui, paleiskite šią kodo eilutę. Kaip matote, mūsų NVIDIA GPU galima pasiekti iš TensorFlow.
$ spausdinti ( tf.config.list_physical_devices ( 'GPU' ) ) 
Norėdami išeiti iš Python interaktyvaus apvalkalo, paleiskite šią kodo eilutę:
$ mesti ( )Išvada
Šiame straipsnyje mes parodėme, kaip įdiegti Python 3 PIP ir Python 3 virtualią aplinką (venv) Debian 12. Taip pat parodėme, kaip sukurti Python 3 virtualią aplinką, skirtą TensorFlow sistemoje Debian 12 ir kaip įdiegti TensorFlow su NVIDIA GPU / CUDA spartinimo palaikymas ir NVIDIA TensorRT „Debian 12“. Galiausiai parodėme, kaip suaktyvinti TensorFlow Python virtualią aplinką ir pasiekti TensorFlow Debian 12.