Kuri „Python“ versija būtų geriausia norint įdiegti „TensorFlow“, kad būtų išvengta problemų, kai nėra TF paskirstymo?
Svarstant optimalią „Python“ versiją, skirtą „TensorFlow“ diegti, ypač naudojant paprastus ir paprastus įvertinimus, labai svarbu suderinti „Python“ versiją su „TensorFlow“ suderinamumo reikalavimais, kad būtų užtikrintas sklandus veikimas ir išvengta bet kokių galimų problemų, susijusių su nepasiekiamais „TensorFlow“ paskirstymais. Python versijos pasirinkimas yra svarbus, nes TensorFlow, kaip ir daugelis kitų mašininio mokymosi bibliotekų, turi specifinių priklausomybių ir suderinamumo apribojimų, kurių reikia laikytis siekiant optimalaus našumo ir funkcionalumo.
„TensorFlow“ yra labai lanksti ir galinga atvirojo kodo platforma mašininiam mokymuisi, kurią sukūrė „Google Brain“ komanda. Jis plačiai naudojamas tiek mokslinių tyrimų, tiek gamybos tikslais ir siūlo platų įrankių bei bibliotekų asortimentą, palengvinančių mašininio mokymosi modelių kūrimą ir diegimą. Platforma palaiko įvairius mašininio mokymosi algoritmus ir yra ypač žinoma dėl savo gebėjimo valdyti gilaus mokymosi modelius. Tačiau dėl TensorFlow sudėtingumo ir sudėtingumo reikia kruopščiai valdyti programinės įrangos priklausomybes, iš kurių viena yra naudojama Python versija.
Šiuo metu TensorFlow 2.x yra pati naujausia pagrindinė leidimų serija. „TensorFlow 2.x“ pateikė reikšmingų patobulinimų, palyginti su savo pirmtaku „TensorFlow 1.x“, įskaitant intuityvesnę ir patogesnę API, norimą vykdymą pagal numatytuosius nustatymus ir geresnę integraciją su Keras API, kuri dabar yra aukšto lygio „TensorFlow“ API. Dėl šių pakeitimų „TensorFlow 2.x“ ypač tinka pradedantiesiems ir tiems, kurie nori dirbti su paprastais skaičiavimais, nes supaprastina modelių kūrimo ir mokymo procesą.
Renkantis Python versiją TensorFlow 2.x, svarbu atsižvelgti į TensorFlow kūrėjų pateiktą suderinamumo matricą. Nuo TensorFlow 2.16, kuri yra viena iš naujausių versijų, oficialiai palaikomos Python versijos yra Python 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, 3.11, 3.12. Patartina naudoti vieną iš šių versijų, kad būtų užtikrintas suderinamumas ir išvengta problemų, susijusių su nepasiekiamais platinimais.
python 3.8 dažnai rekomenduojamas kaip puikus pasirinkimas dėl kelių priežasčių. Pirma, Python 3.8 yra labai stabili versija, kuri buvo plačiai pritaikyta ir išbandyta įvairiose platformose ir aplinkose. Ši versija siūlo gerą pusiausvyrą tarp modernių funkcijų ir stabilumo, todėl tai yra patikimas pasirinkimas mašininio mokymosi projektams. Be to, Python 3.8 apima keletą našumo patobulinimų ir naujų funkcijų, kurios gali būti naudingos dirbant su mašininio mokymosi sistemomis, tokiomis kaip TensorFlow.
Pavyzdžiui, Python 3.8 įdiegė „walrus operatorių“ (:=), leidžiantį priskirti išraiškas. Ši funkcija gali būti ypač naudinga rašant glaustesnį ir įskaitomesnį kodą, o tai dažnai yra pageidautina mašininio mokymosi scenarijų savybė, kai svarbu aiškumas ir priežiūra. Be to, kelių apdorojimo bibliotekos patobulinimai ir naujų modulių bei funkcijų pridėjimas dar labiau pagerina Python 3.8 našumą ir naudojimą.
Kita priežastis, kodėl verta rinktis Python 3.8, yra plati bendruomenės parama ir trečiųjų šalių bibliotekų prieinamumas. Daugelis bibliotekų ir struktūrų, paprastai naudojamų kartu su TensorFlow, pvz., NumPy, Pandas ir Matplotlib, yra visiškai suderinamos su Python 3.8, todėl galite panaudoti visą Python ekosistemą savo mašininio mokymosi projektams.
Norint įdiegti TensorFlow su Python 3.8, rekomenduojama naudoti virtualią aplinką. Šis metodas padeda valdyti priklausomybes ir išvengti konfliktų su kitais Python projektais jūsų sistemoje. Šie veiksmai apibūdina virtualios aplinkos nustatymo ir „TensorFlow“ diegimo procesą:
1. Įdiekite „Python 3.8“: Įsitikinkite, kad jūsų sistemoje įdiegta Python 3.8. Galite atsisiųsti jį iš oficialios Python svetainės arba naudoti paketų tvarkyklę, pvz., „apt“ Ubuntu arba „brew“ sistemoje „MacOS“.
2. Sukurkite virtualią aplinką: Norėdami sukurti virtualią aplinką, naudokite „venv“ modulį. Atidarykite terminalą ir paleiskite šias komandas:
bash python3.8 -m venv tensorflow_env
Ši komanda sukurs naują katalogą pavadinimu „tensorflow_env“, kuriame yra atskira „Python“ aplinka.
3. Suaktyvinkite virtualią aplinką: Prieš diegdami „TensorFlow“, suaktyvinkite virtualią aplinką:
– „Windows“ sistemoje:
bash
.\tensorflow_env\Scripts\activate
– „MacOS“ ir „Linux“:
bash
source tensorflow_env/bin/activate
4. Įdiekite „TensorFlow“.: Kai virtualioji aplinka suaktyvinta, įdiekite „TensorFlow“ naudodami „pip“:
bash pip install tensorflow
Ši komanda įdiegs naujausią TensorFlow versiją, suderinamą su jūsų Python versija.
5. Patikrinkite diegimą: Norėdami užtikrinti, kad „TensorFlow“ būtų tinkamai įdiegtas, galite paleisti paprastą scenarijų, kad patikrintumėte versiją:
python import tensorflow as tf print(tf.__version__)
Jei TensorFlow įdiegtas teisingai, šis scenarijus išspausdins TensorFlow versijos numerį.
Atlikdami šiuos veiksmus, galite sukurti kūrimo aplinką, kuri puikiai tinka eksperimentuoti su paprastais ir paprastais TensorFlow įverčiais. Ši sąranka padės išvengti problemų, susijusių su nesuderinamomis Python versijomis arba nepasiekiamais TensorFlow platinimais.
Taip pat verta paminėti, kad nors Python 3.8 yra rekomenduojama versija, Python 3.9, 3.10, 3.11 ir net 3.12 taip pat yra tinkamos parinktys, jei jums reikia specifinių šių leidimų funkcijų. Tačiau paprastai patartina vengti naudoti versijas, kurių TensorFlow oficialiai nepalaiko, nes tai gali sukelti suderinamumo problemų ir netikėto elgesio.
Šiuo metu (2025 m. sausio mėn.) TensorFlow oficialiai neteikia Python 3.13 paketų (ratų) PyPI.
TensorFlow paketo reikalavimus galite patikrinti PyPI: https://pypi.org/project/tensorflow/
TensorFlow paprastai šiek tiek atsilieka nuo naujų Python leidimų, nes jis turi būti sukurtas/išbandytas kiekvienoje versijoje. Nuo 2025 m. sausio mėn. naujausi „TensorFlow“ leidimai paprastai palaiko Python 3.7–3.12, o ne 3.13.
Pavyzdžiui, klaidų pranešimai:
KLAIDA: nepavyko rasti versijos, atitinkančios tensorflow reikalavimą
KLAIDA: nerastas tensorflow atitinkantis skirstinys
reiškia, kad PyPI iš tikrųjų neturi TensorFlow ratų, atitinkančių Python 3.13 sistemoje Windows 10.
Norėdami ištaisyti tokias klaidas:
A parinktis: įdiekite palaikomą Python versiją
Įdiekite Python 3.11 (arba 3.12) savo sistemoje.
Oficiali TensorFlow 2.x palaiko šias Windows versijas.
Iš naujo sukurkite/patikrinkite savo PATH, kad numatytoji python komanda nukreiptų į naują palaikomą versiją.
Arba dar geriau, naudokite virtualią aplinką arba conda aplinką.
Įdiekite „TensorFlow“:
pip install --upgrade pip pip install tensorflow
Patvirtinkite paleisdami:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
B variantas: naudokite „Conda Environment“.
Jei turite Anaconda arba Miniconda (jei ne, galite lengvai juos įdiegti):
Sukurkite naują aplinką naudodami Python 3.11 arba 3.12:
conda create -n tf_env python=3.11 conda activate tf_env
Įdiekite „TensorFlow“ (procesoriaus versija):
pip install tensorflow
or
conda install -c conda-forge tensorflow
Išbandykite:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
Atminkite, kad nuo 2025 m. sausio mėn. dar nėra oficialaus „TensorFlow“ ratų palaikymo „Python 3.13“ PyPI.
Todėl reikia naudoti palaikomą Python versiją (3.7–3.12) arba conda aplinką, nustatytą į Python <= 3.12. Tai leis sėkmingai įdiegti tensorflow. Kai naudojate palaikomą Python versiją, turėtumėte galėti įdiegti TensorFlow be klaidų. Tinkamos Python versijos pasirinkimas yra svarbus žingsnis nustatant mašininio mokymosi aplinką naudojant TensorFlow. Python 3.8 išsiskiria kaip tvirtas pasirinkimas dėl savo suderinamumo, stabilumo ir daugybės siūlomų funkcijų. Suderinę savo Python versiją su TensorFlow reikalavimais, galite užtikrinti sklandesnę kūrimo patirtį ir sutelkti dėmesį į mašininio mokymosi modelių kūrimą ir mokymą naudodami paprastus ir paprastus įverčius.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Jei kas nors naudoja „Google“ modelį ir moko jį savarankiškai, ar „Google“ išlaiko patobulinimus, padarytus iš mokymo duomenų?
- Kaip žinoti, kurį ML modelį naudoti prieš jį mokant?
- Kas yra regresijos užduotis?
- Kaip galima pereiti tarp Vertex AI ir AutoML lentelių?
- Ar galima naudoti Kaggle įkelti finansinius duomenis ir atlikti statistinę analizę bei prognozes naudojant ekonometrinius modelius, tokius kaip R kvadratas, ARIMA arba GARCH?
- Ar mašininis mokymasis gali būti naudojamas prognozuojant koronarinės širdies ligos riziką?
- Kokie yra faktiniai pokyčiai dėl „Google Cloud Machine Learning“ prekės ženklo pakeitimo į „Vertex AI“?
- Kokie yra modelio našumo vertinimo metrikai?
- Kas yra tiesinė regresija?
- Ar įmanoma derinti skirtingus ML modelius ir sukurti pagrindinį AI?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning