Która wersja Pythona będzie najlepsza do zainstalowania TensorFlow, aby uniknąć problemów w przypadku braku dostępnych dystrybucji TF?
Rozważając optymalną wersję Pythona do zainstalowania TensorFlow, szczególnie w celu wykorzystania prostych i prostych estymatorów, istotne jest dostosowanie wersji Pythona do wymagań zgodności TensorFlow, aby zapewnić płynne działanie i uniknąć potencjalnych problemów związanych z niedostępnymi dystrybucjami TensorFlow. Wybór wersji Pythona jest ważny, ponieważ TensorFlow, podobnie jak wiele innych bibliotek uczenia maszynowego, ma określone zależności i ograniczenia zgodności, których należy przestrzegać, aby uzyskać optymalną wydajność i funkcjonalność.
TensorFlow to niezwykle elastyczna i wydajna platforma open-source do uczenia maszynowego opracowana przez zespół Google Brain. Jest szeroko stosowana zarówno do celów badawczych, jak i produkcyjnych, a także oferuje szeroki zakres narzędzi i bibliotek, które ułatwiają rozwój i wdrażanie modeli uczenia maszynowego. Platforma obsługuje różne algorytmy uczenia maszynowego i jest szczególnie znana ze swojej zdolności do obsługi modeli głębokiego uczenia. Jednak złożoność i wyrafinowanie TensorFlow wiążą się z koniecznością ostrożnego zarządzania zależnościami oprogramowania, z których jedną jest używana wersja Pythona.
Obecnie TensorFlow 2.x jest najnowszą serią głównych wydań. TensorFlow 2.x przyniósł znaczące ulepszenia w stosunku do swojego poprzednika, TensorFlow 1.x, w tym bardziej intuicyjny i przyjazny dla użytkownika interfejs API, domyślne szybkie wykonywanie i lepszą integrację z interfejsem API Keras, który jest teraz interfejsem API wysokiego poziomu TensorFlow. Te zmiany sprawiają, że TensorFlow 2.x jest szczególnie odpowiedni dla początkujących i osób, które chcą pracować z prostymi estymatorami, ponieważ upraszcza proces budowania i trenowania modeli.
Wybierając wersję Pythona dla TensorFlow 2.x, ważne jest, aby wziąć pod uwagę macierz zgodności udostępnioną przez programistów TensorFlow. Od TensorFlow 2.16, która jest jedną z najnowszych wersji, oficjalnie obsługiwane wersje Pythona to Python 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, 3.11, 3.12. Zaleca się korzystanie z jednej z tych wersji, aby zapewnić zgodność i uniknąć problemów związanych z niedostępnością dystrybucji.
Python 3.8 jest często polecany jako doskonały wybór z kilku powodów. Po pierwsze, Python 3.8 jest bardzo stabilną wersją, która została szeroko przyjęta i przetestowana na różnych platformach i środowiskach. Ta wersja oferuje dobrą równowagę między nowoczesnymi funkcjami a stabilnością, co czyni ją niezawodnym wyborem dla projektów uczenia maszynowego. Ponadto Python 3.8 zawiera kilka ulepszeń wydajności i nowych funkcji, które mogą być korzystne podczas pracy z frameworkami uczenia maszynowego, takimi jak TensorFlow.
Na przykład Python 3.8 wprowadził „operator walrus” (:=), który umożliwia wyrażenia przypisania. Ta funkcja może być szczególnie przydatna do pisania bardziej zwięzłego i czytelnego kodu, co jest często pożądaną cechą w skryptach uczenia maszynowego, gdzie przejrzystość i łatwość obsługi są ważne. Ponadto ulepszenia w bibliotece multiprocessingu oraz dodanie nowych modułów i funkcji dodatkowo zwiększają wydajność i użyteczność Pythona 3.8.
Innym powodem wyboru Pythona 3.8 jest jego szerokie wsparcie ze strony społeczności i dostępność bibliotek stron trzecich. Wiele bibliotek i frameworków powszechnie używanych wraz z TensorFlow, takich jak NumPy, Pandas i Matplotlib, jest w pełni zgodnych z Pythonem 3.8, co zapewnia możliwość wykorzystania pełnego ekosystemu Pythona w projektach uczenia maszynowego.
Aby zainstalować TensorFlow z Pythonem 3.8, zaleca się użycie środowiska wirtualnego. To podejście pomaga zarządzać zależnościami i unikać konfliktów z innymi projektami Python w systemie. Poniższe kroki opisują proces konfigurowania środowiska wirtualnego i instalowania TensorFlow:
1. Zainstaluj Python 3.8: Upewnij się, że Python 3.8 jest zainstalowany w Twoim systemie. Możesz pobrać go z oficjalnej strony Python lub użyć menedżera pakietów, takiego jak `apt` w Ubuntu lub `brew` w macOS.
2. Stwórz wirtualne środowisko: Użyj modułu `venv`, aby utworzyć środowisko wirtualne. Otwórz terminal i uruchom następujące polecenia:
bash python3.8 -m venv tensorflow_env
To polecenie utworzy nowy katalog o nazwie `tensorflow_env` zawierający samodzielne środowisko Pythona.
3. Aktywuj środowisko wirtualne:Przed zainstalowaniem TensorFlow należy aktywować środowisko wirtualne:
– W systemie Windows:
bash
.\tensorflow_env\Scripts\activate
– W systemie macOS i Linux:
bash
source tensorflow_env/bin/activate
4. Zainstaluj TensorFlow:Po aktywowaniu środowiska wirtualnego zainstaluj TensorFlow za pomocą `pip`:
bash pip install tensorflow
To polecenie zainstaluje najnowszą wersję TensorFlow zgodną z Twoją wersją Pythona.
5. Sprawdź instalację:Aby mieć pewność, że TensorFlow został zainstalowany poprawnie, możesz uruchomić prosty skrypt sprawdzający wersję:
python import tensorflow as tf print(tf.__version__)
Jeśli TensorFlow został zainstalowany prawidłowo, ten skrypt wyświetli numer wersji TensorFlow.
Wykonując te kroki, możesz skonfigurować środowisko programistyczne, które jest dobrze dostosowane do eksperymentowania z prostymi i prostymi estymatorami w TensorFlow. Ta konfiguracja pomoże Ci uniknąć problemów związanych z niezgodnymi wersjami Pythona lub niedostępnymi dystrybucjami TensorFlow.
Warto również zauważyć, że podczas gdy Python 3.8 jest zalecaną wersją, Python 3.9, 3.10, 3.11, a nawet 3.12 są również opcjami, jeśli potrzebujesz funkcji specyficznych dla tych wydań. Jednak ogólnie zaleca się unikanie używania wersji, które nie są oficjalnie obsługiwane przez TensorFlow, ponieważ może to prowadzić do problemów ze zgodnością i nieoczekiwanego zachowania.
Obecnie (styczeń 2025) TensorFlow oficjalnie nie udostępnia pakietów (kołów) dla języka Python 3.13 w środowisku PyPI.
Wymagania dotyczące pakietu TensorFlow można sprawdzić na PyPI: https://pypi.org/project/tensorflow/
TensorFlow zazwyczaj trochę odstaje od nowych wydań Pythona, ponieważ musi być budowany/testowany w każdej wersji. Od stycznia 2025 r. najnowsze wydania TensorFlow zwykle obsługują Pythona od 3.7 do 3.12, a nie 3.13.
Na przykład komunikaty o błędach:
BŁĄD: Nie można znaleźć wersji spełniającej wymagania tensorflow
BŁĄD: Nie znaleziono pasującej dystrybucji dla tensorflow
oznacza to, że PyPI nie posiada żadnych kół TensorFlow, które pasowałyby do Pythona 3.13 w systemie Windows 10.
Aby naprawić tego typu błędy:
Opcja A: Zainstaluj obsługiwaną wersję języka Python
Zainstaluj Pythona 3.11 (lub 3.12) w swoim systemie.
Oficjalna wersja TensorFlow 2.x obsługuje te wersje w systemie Windows.
Utwórz ponownie/zweryfikuj zmienną PATH, aby domyślne polecenie Python wskazywało na nową, obsługiwaną wersję.
Albo jeszcze lepiej, użyj środowiska wirtualnego lub środowiska conda.
Zainstaluj TensorFlow:
pip install --upgrade pip pip install tensorflow
Potwierdź, uruchamiając:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
Opcja B: Użyj środowiska Conda
Jeśli masz Anacondę lub Minicondę (jeśli nie, możesz je łatwo zainstalować):
Utwórz nowe środowisko z Pythonem 3.11 lub 3.12:
conda create -n tf_env python=3.11 conda activate tf_env
Zainstaluj TensorFlow (wersja CPU):
pip install tensorflow
or
conda install -c conda-forge tensorflow
Sprawdź to:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
Należy pamiętać, że od stycznia 2025 r. na PyPI nie ma jeszcze oficjalnego wsparcia dla kół TensorFlow dla Pythona 3.13.
Dlatego musisz użyć obsługiwanej wersji Pythona (3.7–3.12) lub środowiska conda ustawionego na Python <= 3.12. Pozwoli ci to pomyślnie zainstalować pip install tensorflow. Po przejściu na obsługiwaną wersję Pythona powinieneś móc zainstalować TensorFlow bez błędów. Wybór odpowiedniej wersji Pythona jest krytycznym krokiem w konfiguracji środowiska uczenia maszynowego z TensorFlow. Python 3.8 wyróżnia się jako solidny wybór ze względu na kompatybilność, stabilność i bogactwo oferowanych funkcji. Dostosowując swoją wersję Pythona do wymagań TensorFlow, możesz zapewnić płynniejsze środowisko programistyczne i skupić się na budowaniu i trenowaniu modeli uczenia maszynowego przy użyciu prostych i prostych estymatorów.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud:
- Jeśli ktoś używa modelu Google i trenuje go na własnej instancji, czy Google zachowuje ulepszenia wprowadzone na podstawie danych treningowych?
- Jak można dowiedzieć się, którego modelu ML użyć przed jego wytrenowaniem?
- Czym jest zadanie regresyjne?
- Jak można przechodzić między tabelami Vertex AI i AutoML?
- Czy można używać Kaggle do przesyłania danych finansowych oraz przeprowadzania analiz statystycznych i prognozowania przy użyciu modeli ekonometrycznych, takich jak R-kwadrat, ARIMA lub GARCH?
- Czy uczenie maszynowe można wykorzystać do przewidywania ryzyka choroby wieńcowej?
- Jakie faktyczne zmiany nastąpią w związku z rebrandingiem Google Cloud Machine Learning na Vertex AI?
- Jakie są wskaźniki oceny wydajności modelu?
- Czym jest regresja liniowa?
- Czy można połączyć różne modele uczenia maszynowego i zbudować nadrzędną sztuczną inteligencję?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning