TensorFlow для начинающих. Часть 1: общие сведения, установка библиотеки

[fedorro]

При установке такой версии TensorFlow предполагается, что у вас уже есть CUDA 8.

Как раз основные сложности с установкой нужных зависимостей и и драйверов. А установка TF сводится к pip install tensorflow[-gpu]

[dimka11]

Если процессор не поддерживает avx, то придется искать готовые сборки без avx или собирать из исходников, а это уже не так просто, как pip install.
P.S. Если бы я знал об этом раньше, то отказался от покупки g4560 в пользу i3/ amd.

[GokenTanmay]

Жалко, что это перевод. Но все равно осторожней, вы тут устанавливаете «биндинг» под python. Я тут недавно «это» тоже назвал библиотекой и нахватал минусов (мой минусовый комент).
А по сути перевода, могу подсказать то, TensorFlow очень аппаратно- и версионно- зависим. И вот что бы его установить как описанно выше (без плясок с бубном) получается только под CPU, под GPU нужно знать необходимые версии python, CUDA, самой tensorflof. Например у меня под старенькой видеокартой Nvidia GTX 660 Ti работает только следующая связка Python 3.6, CUDA 9.0 (именно 9.0, не 9.1 и не 9.2, и уж тем более не 10.х) и tensorflow == 1.5 (это под Win10, вероятно под Ubuntu 18.04 можно запустить более свежие версии). Во всех остальных случает ругается «dll not found» причем без указании конкретной dll и отправляет на сайт tesorflow в раздел траблшутинга (в корень форума, а сам дальше ищи как хочешь). Я понимаю, что устройств с поддержкой CUDA очень много и на каждое не опишешь «танец с бубном», но предостерегаю желающих попробовать, что бы не опускали руки в самом начале когда на них поваляться «ошибки без описания».

[Akon32]

У вас очень старая видеокарта. Я год назад успешно запускал tensorflow-gpu на gtx760, а в этом январе не смог — бинарники из pip не собираются с нужной compute capability. Сам собрать для GPU тоже не смог. C CPU тоже облом — мой старый xeon не поддерживает AVX2.
Откатился на tensorflow == 1.5. Думаю, арендовать железо проще, чем каждый ~год покупать новое.

P.S. и всё-таки, это библиотека.

[YuraLia]

У меня tensorflow-cpu не ставился ни на ноут (win7, i3-380 m) ни на более «молодой комп» (win10, i3-8100). Вроде установка проходила без проблем, но при попытке импорта

import tensorflow as tf

происходит ошибка, dll not found.
Решил проблему установкой в докер образе на комп (на ноут сам докер не поставить никак — нет возможности включить виртуализацию).
Хотя для начинающих, тех кто просто хочет познакомится с этой областью, я бы вообще советовал использовать google colab. Там все уже установлено и настроено.

[mayorovp]

Перед установкой tensorflow нужно обязательно установить tensorflow_estimator, иначе он встаёт как-то неправильно. Подробности: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/27079

Интересно, что они закрыли этот баг как решенный, хотя решения-то и нет, только workaroung.

[roryorangepants]

До недавних пор TensorFlow было очень сложно использовать в среде Windows. Однако после выхода TensorFlow 0.12 особых проблем в этой сфере больше не наблюдается.

Это версия от 2016 года. Не могли что-то посвежее перевести?

В целом, вся статья сводится к pip install и не описывает ни подводных камней установки CUDA-инфраструктуры, как отметили выше, ни куда более интересной задачи билда TF с нуля под свой компьютер, который позволяет получить профит от SSE/AVX/FMA.

[GokenTanmay]

Кстати имеет ли смысл для TF взять современную видеокарточку (для домашних экспериментов разумеется) и не апгрейдить старый процессор? сейчас процессор i5-2500k для домашних задач вполне справляется, но карточка GTX 660 Ti — уже не поддерживается последними версиями TF/CUDA… что имеет смысл взять, что бы считалось ну хотя бы раза в 2 быстрее чем на 660? прицеливаюсь на GTX 1660 Тi, но пока сомневаюсь…

[roryorangepants]

i5-2500k — это в принципе не слишком уж старый процессор, но вообще при связке «топовый GPU+слабый CPU» может быть уже ботлнек в CPU и в подготовке данных, и тогда от мощной GPU просто не будет профита.

[GokenTanmay]

Т.е. обмен данными идет постоянно? А не: загрузилось все в видеокарту и там вариться? Есть какие нибудь профайлеры, которыми можно посмотреть этот обмен?

[masai]

Это версия от 2016 года. Не могли что-то посвежее перевести?

Особенно, если учесть, что скоро выйдет 2.0, где очень многое поменяется и примеры кода для предыдущих версий просто станут неактуальны.

Я бы повременил с переводом и переводил бы сразу руководство к новому TF.

[Tyiler]

для Win можно с помощью dependencywalker узнать зависимости:



файлы с расширением .pyd — файлы dll. Искал месторасположение по размеру.

[areafishing]

Было бы хорошо почитать подробную статью по обучению распознавания собственного класса объектов.

[roryorangepants]

Будто бы на хабре мало таких статей.

Вот первые три, например, которые гугл выдал по подходящему запросу:
habr.com/ru/company/binarydistrict/blog/428255
habr.com/ru/post/347564
habr.com/ru/post/321834

[areafishing]

Видимо крайне плохо ищу. Извините
Но спасибо за статьи!