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伺服器如何安裝TensorFlow

發布時間:2025-03-25 22:25:45

⑴ tensorflow是什麼語言

TensorFlow是編程語言Python,C++,CUDA。

TensorFlow™是一個基於數據流編程(dataflow programming)的符號數學系統,被廣泛應用於各類機器學習(machine learning)演算法的編程實現,其前身是谷歌的神經網路演算法庫DistBelief。

Tensorflow擁有多層級結構,可部署於各類伺服器、PC終端和網頁並支持GPU和TPU高性能數值計算,被廣泛應用於谷歌內部的產品開發和各領域的科學研究。

TensorFlow由谷歌人工智慧團隊谷歌大腦(Google Brain)開發和維護,擁有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在內的多個項目以及各類應用程序介面(Application Programming Interface, API)。

自2015年11月9日起,TensorFlow依據阿帕奇授權協議(Apache 2.0 open source license)開放源代碼。


(1)伺服器如何安裝TensorFlow擴展閱讀:

TensorFlow的核心組件:

分布式TensorFlow的核心組件(core runtime)包括:分發中心(distributed master)、執行器(dataflow executor/worker service)、內核應用(kernel implementation)和最底端的設備層(device layer)/網路層(networking layer)。

分發中心從輸入的數據流圖中剪取子圖(subgraph),將其劃分為操作片段並啟動執行器。分發中心處理數據流圖時會進行預設定的操作優化,包括公共子表達式消去(common subexpression elimination)、常量折疊(constant folding)等。

執行器負責圖操作(graph operation)在進程和設備中的運行、收發其它執行器的結果。分布式TensorFlow擁有參數器(parameter server)以匯總和更新其它執行器返回的模型參數。執行器在調度本地設備時會選擇進行並行計算和GPU加速。

TensorFlow的安裝:

語言與系統支持

1、Python

TensorFlow提供Python語言下的四個不同版本:CPU版本(tensorflow)、包含GPU加速的版本(tensorflow-gpu),以及它們的每日編譯版本(tf-nightly、tf-nightly-gpu)。

TensorFlow的Python版本支持Ubuntu 16.04、Windows 7、macOS 10.12.6 Sierra、Raspbian 9.0及對應的更高版本,其中macOS版不包含GPU加速。安裝Python版TensorFlow可以使用模塊管理工具pip/pip3或anaconda並在終端直接運行。

2、配置GPU

TensorFlow支持在Linux和Window系統下使用統一計算架構(Compute Unified Device Architecture, CUDA)高於3.5的NVIDIA GPU。

配置GPU時要求系統有NVIDIA GPU驅動384.x及以上版本、CUDA Toolkit和CUPTI(CUDA Profiling Tools Interface)9.0版本、cuDNN SDK7.2以上版本。可選配置包括NCCL 2.2用於多GPU支持、TensorRT 4.0用於TensorFlow模型優化。

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