TensorFlow poate folosi CPU și GPU pentru a calcula calculele complexe de Inteligență Artificială (AI) și Machine Learning (ML). TensorFlow poate folosi orice GPU NVIDIA suportat de CUDA pentru a accelera programele AI/ML. Dacă nu aveți un GPU suportat de CUDA, TensorFlow va folosi procesorul pentru codurile AI/ML. Fără accelerarea GPU, performanța TensorFlow se va degrada în programele complexe AI/ML.
În acest articol, vă vom arăta cum să instalați TensorFlow cu accelerarea NVIDIA CUDA/cuDNN pe Debian 12 „Bookworm”.
Subiect de conținut:
- Verificați dacă aveți GPU NVIDIA instalat pe computer
- Instalarea Python 3 PIP și Python Venv pe Debian 12
- Crearea unui mediu virtual Python 3 pentru TensorFlow
- Actualizarea Python 3 PIP pe mediul virtual Python 3
- Instalarea TensorFlow cu NVIDIA CUDA Acceleration Support
- Instalarea TensorRT pe Debian 12
- Activarea Mediului Virtual TensorFlow Python 3
- Accesarea TensorFlow și verificarea dacă este disponibilă accelerarea NVIDIA GPU/CUDA
- Concluzie
Verificați dacă aveți GPU NVIDIA instalat pe computer
Pentru ca TensorFlow să accelereze programele AI cu NVIDIA GPU/CUDA, trebuie să aveți Drivere GPU NVIDIA și NVIDIA CUDA și cuDNN instalat pe sistemul dumneavoastră de operare Debian 12.
Dacă aveți nevoie de asistență pentru instalarea driverelor GPU NVIDIA pe sistemul dvs. de operare Debian 12, citeste acest articol .
Dacă aveți nevoie de asistență pentru instalarea driverelor NVIDIA CUDA și cuDNN pe sistemul dvs. de operare Debian 12, citeste acest articol .
După ce aveți driverele GPU NVIDIA instalate pe sistemul dumneavoastră Debian 12, comanda „nvidia-smi” ar trebui să fie disponibilă.
Modulele nucleului NVIDIA ar trebui să fie încărcate și pe sistemul dumneavoastră Debian 12.
Odată ce ați instalat driverele NVIDIA CUDA, ar trebui să aveți comanda „nvcc” disponibilă pe sistemul dumneavoastră Debian 12.
Instalarea Python 3 PIP și Python Venv pe Debian 12
Pentru a instala TensorFlow pe Debian 12, trebuie să aveți instalate modulul Python 3 PIP și Python virtual mediu (venv).
Mai întâi, actualizați memoria cache a depozitului de pachete APT cu următoarea comandă:
$ sudo actualizare apt 
Pentru a instala Python 3 PIP și mediul virtual Python 3 (venv), rulați următoarea comandă:
$ sudo apt instalare python3-pip python3-venv python3-dev Pentru a confirma instalarea, apăsați „Y” și apoi apăsați
Python 3 PIP și Python 3 venv sunt în curs de instalare. Durează ceva timp pentru a finaliza.
În acest moment, ar trebui instalate Python 3 PIP și Python 3 venv.
Crearea unui mediu virtual Python 3 pentru TensorFlow
Practica standard pentru instalarea bibliotecilor Python pe Debian 12 este instalarea acestora într-un mediu virtual Python, astfel încât să nu interfereze cu pachetele/bibliotecile Python ale sistemului.
Pentru a crea un nou mediu virtual Python 3 pentru TensorFlow în directorul „/opt/tensorflow”, rulați următoarea comandă:
$ sudo python3 -m venv / opta / tensorflowActualizarea Python 3 PIP pe mediul virtual Python 3
Pentru a actualiza Python 3 PIP la cea mai recentă versiune în mediul virtual Python 3 „/opt/tensorflow”, rulați următoarea comandă:
$ sudo / opta / tensorflow / cos / pip instalare --actualizare pip 
Instalarea TensorFlow cu NVIDIA CUDA Acceleration Support
Pentru a instala TensorFlow cu suport de accelerare NVIDIA CUDA în mediul virtual Python „/opt/tensorflow”, rulați următoarea comandă:
$ sudo / opta / tensorflow / cos / pip instalare tensorflow [ and-cuda ]Se instalează TensorFlow cu accelerare NVIDIA CUDA. Durează ceva timp pentru a finaliza.
În acest moment, ar trebui instalat TensorFlow cu suport de accelerare NVIDIA CUDA.
Instalarea TensorRT pe Debian 12
NVIDIA TensorRT optimizează și mai mult performanța învățării profunde TensorFlow. Puteți instala TensorRT în mediul virtual TensorFlow Python „/opt/tensorflow” cu următoarea comandă:
$ sudo / opta / tensorflow / cos / pip instalare tensorrtNVIDIA TensorRT este instalat în mediul virtual Python. Durează ceva timp pentru a finaliza.
În acest moment, NVIDIA TensorRT ar trebui să fie instalat.
Activarea Mediului Virtual TensorFlow Python 3
Pentru a activa mediul virtual TensorFlow Python „/opt/tensorflow”, rulați următoarea comandă:
$ . / opta / tensorflow / cos / ActivatiMediul virtual TensorFlow Python 3 ar trebui activat.
Accesarea TensorFlow și verificarea dacă este disponibilă accelerarea NVIDIA GPU/CUDA
Pentru a deschide shell-ul interactiv Python 3, rulați următoarea comandă:
$ python3Shell interactiv Python 3 ar trebui deschis.
Mai întâi, importați TensorFlow cu următoarea linie de cod:
$ import tensorflow la fel de tfOdată ce TensorFlow este importat, puteți verifica numărul versiunii de TensorFlow pe care ați instalat-o cu următoarea linie de cod. După cum puteți vedea, avem TensorFlow 2.13.1 instalat pe sistemul nostru Debian 12.
$ tf.__versiunea__Pentru a verifica dacă TensorFlow poate folosi GPU-ul NVIDIA pe care l-ați instalat pe computer pentru accelerarea CUDA, rulați următoarea linie de cod. După cum puteți vedea, GPU-ul nostru NVIDIA este accesibil din TensorFlow.
$ imprimare ( tf.config.list_physical_devices ( „GPU” ) ) 
Pentru a ieși din shell-ul interactiv Python, rulați următoarea linie de cod:
$ părăsi ( )Concluzie
În acest articol, v-am arătat cum să instalați mediul virtual Python 3 PIP și Python 3 (venv) pe Debian 12. De asemenea, v-am arătat cum să creați un mediu virtual Python 3 pentru TensorFlow pe Debian 12 și cum să instalați TensorFlow cu NVIDIA Suport pentru accelerare GPU/CUDA și NVIDIA TensorRT și pe Debian 12. În cele din urmă, v-am arătat cum să activați mediul virtual TensorFlow Python și să accesați TensorFlow pe Debian 12.