Ce tutoriel explique comment installer TensorFlow dans un environnement virtuel Python sur Ubuntu 20.04.
TensorFlow est une plate-forme gratuite et open-source pour l’apprentissage automatique créée par Google.
Il est utilisé par un certain nombre d’organisations, notamment Twitter, PayPal, Intel, Lenovo et Airbus.
TensorFlow peut être installé à l’échelle du système, dans un environnement virtuel Python, en tant que conteneur Docker ou avec Anaconda.
Un environnement virtuel vous permet d’avoir plusieurs environnements Python isolés différents sur un seul ordinateur et d’installer une version spécifique d’un module par projet, sans craindre que cela affecte vos autres projets.
Installer TensorFlow sur Ubuntu 20.04
Ubuntu 20.04 est livré avec Python 3.8 par défaut. Vous pouvez vérifier que Python 3 est installé sur votre système en tapant:
python3 -V
La sortie devrait ressembler à ceci:
Python 3.8.2
LIRE AUSSI: Comment installer Python 3.9 sur Ubuntu 20.04
La méthode recommandée pour créer un environnement virtuel est d’utiliser le module venv, qui est inclus dans le paquet python3-venv.
Pour installer le package python3-venv, exécutez la commande suivante:
sudo apt install python3-venv python3-dev
Une fois le module installé, vous êtes prêt à créer un environnement virtuel pour installer TensorFlow.
Accédez au répertoire dans lequel vous souhaitez stocker vos environnements virtuels Python 3.
Il peut s’agir de votre répertoire personnel ou de tout autre répertoire dans lequel votre utilisateur dispose des autorisations de lecture et d’écriture.
Créez un nouveau répertoire pour installer TensorFlow et ajoutez-y un cd:
mkdir my_tensorflow cd my_tensorflow
Dans le répertoire, exécutez la commande suivante pour créer l’environnement virtuel:
python3 -m venv venv
Note : Le deuxième venv est le nom de l’environnement virtuel. Vous pouvez utiliser le nom de votre choix pour l’environnement virtuel.
La commande ci-dessus crée un répertoire nommé venv, qui contient une copie du binaire Python, le gestionnaire de packages Pip, la bibliothèque Python standard et d’autres fichiers de prise en charge.
Pour commencer à utiliser l’environnement virtuel, activez-le en exécutant le script d’activation:
source venv/bin/activate
Une fois activé, le répertoire bin de l’environnement virtuel sera ajouté au début de la variable système $ PATH.
En outre, l’invite du shell changera et affichera le nom de l’environnement virtuel dans lequel vous vous trouvez actuellement. Dans cet exemple, c’est (venv).
Pour installer TensorFlow vous avez besoin de la version 19 ou supérieure de pip.
Entrez la commande suivante pour mettre à niveau pip vers la dernière version:
(env) $ pip install --upgrade pip
Maintenant que l’environnement virtuel est activé, il est temps d’installer TensorFlow.
(env) $ pip install --upgrade tensorflow
Note : Si vous avez un GPU NVIDIA dédié et que vous souhaitez profiter de sa puissance de traitement, au lieu de tensorflow, installez le package tensorflow-gpu, qui inclut la prise en charge du GPU.
Dans l’environnement virtuel, vous pouvez utiliser la commande pip au lieu de pip3 et python au lieu de python3.
Vous avez correctement installé TensorFlow et vous pouvez commencer à l’utiliser.
Pour vérifier l’installation, exécutez la commande suivante, qui imprimera la version de TensorFlow:
(env) $ python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
Au moment de la rédaction de cet article, la dernière version stable de TensorFlow est la 2.2.0:
2.2.0
Votre version de TensorFlow peut différer de la version illustrée ici.
Si vous débutez avec TensorFlow, visitez la page Premiers pas avec TensorFlow et découvrez comment créer votre première application ML. Vous pouvez également cloner les référentiels TensorFlow Models ou TensorFlow-Examples à partir de Github et explorer et tester les exemples TensorFlow.
Une fois que vous avez terminé votre travail, désactivez l’environnement en tapant deactivate, et vous reviendrez à votre shell normal.
(env) $ deactivate
Conclusion
Nous vous avons montré comment installer TensorFlow dans un environnement virtuel sur Ubuntu 20.04.
Si vous rencontrez un problème ou avez des commentaires, laissez un commentaire ci-dessous.
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