아나콘다 텐서플로우 다운로드

설치가 필요 없음- 기계 학습 교육 및 연구를 보급하기 위해 만든 Google 연구 프로젝트인 Colaboratory를 사용하여 브라우저에서 직접 TensorFlow 자습서를 실행합니다. 사용할 설정이 필요 없고 클라우드에서 완전히 실행되는 Jupyter 노트북 환경입니다. 블로그 게시물을 읽어보십시오. 리눅스 또는 macOS에서 파이썬 2에 CPU 전용 TensorFlow의 야간 빌드: 파이썬에 대 한 아나콘다 배포판을 제거 하지 않으려는 경우 3.6 그리고 이전 릴리스에 대 한 콘다 환경을 만들 수 있습니다 파이썬 =3.5: conda 만들기 –이름 텐서플로우 파이썬=3.5 텐서플로우 핍 설치 텐서플로우-gpu 를 설치 합니다. 컴퓨터의 다른 하드웨어를 사용하여 계산이 많은 기계 학습 알고리즘을 실행하는 TensorFlow의 두 가지 일반적인 변형이 있습니다. GPU 텐서플로우는 CUDA를 사용합니다. 윈도우와 리눅스에서 만 CUDA 10.0 텐서 플로우 2.0 릴리스에 대한 지원됩니다. TensorFlow의 이전 버전은 CUDA의 다른 버전을 지원합니다. 현재 Windows에서 TensorFlow와 함께 파이썬 3.6을 사용하는 유일한 대안은 소스에서 TF를 구축하는 것입니다.

이제 아나콘다 Promt 창에서 다음을 실행하여 새로 생성 된 가상 환경을 활성화 할 수 있습니다 : TensorFlow의 많은 버전의 경우 콘다 패키지는 여러 CUDA 버전에서 사용할 수 있습니다. 예를 들어 CUDA 8.0, 9.0 및 9.2에 대한 패키지는 현재 버전 1.10.0의 최신 릴리스에 사용할 수 있습니다. 핍 패키지는 CUDA 9.0 라이브러리만 지원합니다. 이는 CUDA 라이브러리의 최신 버전을 지원하지 않는 시스템에서 작업할 때 중요할 수 있습니다. 마지막으로 이러한 라이브러리는 conda를 통해 설치되므로 사용자는 여러 환경을 쉽게 만들고 다른 CUDA 버전의 성능을 비교할 수 있습니다. 아나콘다 환경에서 텐서플로우를 설치하려면 다음 단계를 수행합니다. Docker 컨테이너는 가상 환경에서 실행되며 GPU 지원을 설정하는 가장 쉬운 방법입니다. 업데이트 : TensorFlow는 버전 1.2.0 (릴리스 노트 참조) 초보자를위한 권장 CPU 전용 TensorFlow의 현재 릴리스를 설치하기 때문에 윈도우에서 파이썬 3.6을 지원합니다 : 이것은 내가 아나콘다 파이썬 3.6 버전과 창 10 64비트에 텐서 플로우를 설치하기 위해 한 것입니다. 그리고 그것은 성공적이었습니다! 윈도우 64비트에 대한 아나콘다 파이썬 3.6 버전을 다운로드하려면 https://www.continuum.io/downloads 이동합니다. 다음 명령을 호출하여 텐서플로우라는 콘다 환경을 만듭니다: Anaconda는 우수한 TensorFlow 라이브러리를 사용하여 더 간단하고 빠른 환경을 제공하기 위한 우리의 노력을 자랑스럽게 생각합니다. 프로덕션에 사용되는 많은 플랫폼에 대한 지원을 추가하고 가속 코드가 여전히 안정적이고 수학적으로 올바른지 확인하는 데는 상당한 시간과 노력이 필요합니다.