TensorFlow יכול להשתמש במעבד ו-GPU כדי לחשב את חישובי הבינה המלאכותית (AI) ו- Machine Learning (ML) המורכבים. TensorFlow יכול להשתמש בכל NVIDIA GPU נתמך ב-CUDA כדי להאיץ את תוכניות ה-AI/ML. אם אין לך GPU נתמך ב-CUDA, TensorFlow ישתמש במעבד עבור קודי AI/ML. ללא האצת GPU, הביצועים של TensorFlow ידרדרו בתוכניות AI/ML מורכבות.
במאמר זה נראה לך כיצד להתקין את TensorFlow עם האצת NVIDIA CUDA/cuDNN על Debian 12 'תולעת ספרים'.
נושא התוכן:
- בדיקה אם מותקן אצלך NVIDIA GPU במחשב שלך
- התקנת Python 3 PIP ו-Python Venv ב-Debian 12
- יצירת סביבה וירטואלית של Python 3 עבור TensorFlow
- שדרוג Python 3 PIP בסביבה הווירטואלית של Python 3
- התקנת TensorFlow עם תמיכת האצת NVIDIA CUDA
- התקנת TensorRT ב-Debian 12
- הפעלת TensorFlow Python 3 סביבה וירטואלית
- גישה ל-TensorFlow ובדיקה אם האצת NVIDIA GPU/CUDA זמינה
- סיכום
בדיקה אם מותקן לך NVIDIA GPU במחשב שלך
כדי ש-TensorFlow יאיץ את תוכניות הבינה המלאכותית עם NVIDIA GPU/CUDA, עליך להיות בעל מנהלי התקנים של NVIDIA GPU ו NVIDIA CUDA ו-cuDNN מותקן במערכת ההפעלה Debian 12 שלך.
אם אתה זקוק לסיוע כלשהו בהתקנת מנהלי ההתקן של NVIDIA GPU במערכת ההפעלה Debian 12 שלך, לקרוא את המאמר הזה .
אם אתה זקוק לסיוע כלשהו בהתקנת מנהלי ההתקן של NVIDIA CUDA ו-cuDNN במערכת ההפעלה Debian 12 שלך, לקרוא את המאמר הזה .
ברגע שתתקין את מנהלי ההתקן של NVIDIA GPU במערכת Debian 12 שלך, הפקודה 'nvidia-smi' אמורה להיות זמינה.
מודולי הליבה של NVIDIA צריכים להיטען גם במערכת Debian 12 שלך.
לאחר שהתקנת את מנהלי ההתקן של NVIDIA CUDA, אמורה להיות לך הפקודה 'nvcc' זמינה במערכת Debian 12 שלך.
התקנת Python 3 PIP ו-Python Venv ב-Debian 12
כדי להתקין את TensorFlow ב-Debian 12, עליך להתקין את מודול Python 3 PIP ו-Python סביבת וירטואלית (venv).
ראשית, עדכן את המטמון של מאגר חבילת APT בפקודה הבאה:
$ סודו עדכון מתאים 
כדי להתקין Python 3 PIP ו- Python 3 סביבה וירטואלית (venv), הפעל את הפקודה הבאה:
$ סודו מַתְאִים להתקין python3-pip python3-venv python3-dev כדי לאשר את ההתקנה, לחץ על 'Y' ולאחר מכן לחץ על
Python 3 PIP ו-Python 3 venv נמצאים בהתקנה. זה לוקח זמן להשלים.
בשלב זה, יש להתקין Python 3 PIP ו-Python 3 venv.
יצירת סביבה וירטואלית של Python 3 עבור TensorFlow
הנוהג המקובל להתקנת ספריות Python בדביאן 12 הוא התקנתן בסביבה וירטואלית של Python כך שהן לא יפריעו לחבילות/ספריות Python של המערכת.
כדי ליצור סביבה וירטואלית חדשה של Python 3 עבור TensorFlow בספריית '/opt/tensorflow', הפעל את הפקודה הבאה:
$ סודו פיתון3 -M venv / העדיף / זרימת טנסורשדרוג Python 3 PIP בסביבה הווירטואלית של Python 3
כדי לשדרג את Python 3 PIP לגרסה העדכנית ביותר בסביבה הווירטואלית של Python 3 '/opt/tensorflow', הפעל את הפקודה הבאה:
$ סודו / העדיף / זרימת טנסור / פַּח / צִפצוּף להתקין --שדרוג צִפצוּף 
התקנת TensorFlow עם תמיכת האצת NVIDIA CUDA
כדי להתקין את TensorFlow עם תמיכה בהאצת NVIDIA CUDA בסביבה הווירטואלית '/opt/tensorflow' של Python, הפעל את הפקודה הבאה:
$ סודו / העדיף / זרימת טנסור / פַּח / צִפצוּף להתקין זרימת טנסור [ ו-קודה ]מותקנת TensorFlow עם האצת NVIDIA CUDA. זה לוקח זמן להשלים.
בשלב זה, יש להתקין TensorFlow עם תמיכה בהאצת NVIDIA CUDA.
התקנת TensorRT ב-Debian 12
NVIDIA TensorRT מייעלת את הביצועים של למידה עמוקה של TensorFlow אפילו יותר. אתה יכול להתקין את TensorRT בסביבה הוירטואלית '/opt/tensorflow' של TensorFlow Python עם הפקודה הבאה:
$ סודו / העדיף / זרימת טנסור / פַּח / צִפצוּף להתקין tensorrtNVIDIA TensorRT מותקן בסביבה הוירטואלית של Python. זה לוקח זמן להשלים.
בשלב זה, יש להתקין את NVIDIA TensorRT.
הפעלת TensorFlow Python 3 סביבה וירטואלית
כדי להפעיל את הסביבה הוירטואלית TensorFlow Python '/opt/tensorflow', הפעל את הפקודה הבאה:
$ . / העדיף / זרימת טנסור / פַּח / לְהַפְעִיליש להפעיל את הסביבה הוירטואלית TensorFlow Python 3.
גישה ל-TensorFlow ובדיקה אם האצת NVIDIA GPU/CUDA זמינה
כדי לפתוח את המעטפת האינטראקטיבית של Python 3, הפעל את הפקודה הבאה:
$ פיתון3יש לפתוח מעטפת אינטראקטיבית של Python 3.
ראשית, ייבא את TensorFlow עם שורת הקוד הבאה:
$ ייבוא tensorflow כפי ש tfלאחר ייבוא TensorFlow, תוכל לבדוק את מספר הגרסה של TensorFlow שהתקנת באמצעות שורת הקוד הבאה. כפי שאתה יכול לראות, יש לנו את TensorFlow 2.13.1 מותקן במערכת Debian 12 שלנו.
$ tf.__version__כדי לוודא ש-TensorFlow יכול להשתמש ב-NVIDIA GPU שהתקנת במחשב שלך עבור האצת CUDA, הרץ את שורת הקוד הבאה. כפי שאתה יכול לראות, ה-NVIDIA GPU שלנו נגיש מ-TensorFlow.
$ הדפס ( tf.config.list_physical_devices ( 'GPU' ) ) 
כדי לצאת מהמעטפת האינטראקטיבית של Python, הפעל את שורת הקוד הבאה:
$ לְהַפְסִיק ( )סיכום
במאמר זה, הראינו לך כיצד להתקין את הסביבה הווירטואלית Python 3 PIP ו-Python 3 (venv) בדביאן 12. הראינו לך גם כיצד ליצור סביבה וירטואלית Python 3 עבור TensorFlow בדביאן 12 וכיצד להתקין את TensorFlow עם NVIDIA תמיכה בהאצת GPU/CUDA ו-NVIDIA TensorRT גם בדביאן 12. לבסוף, הראינו לך כיצד להפעיל את הסביבה הווירטואלית TensorFlow Python ולגשת ל-TensorFlow בדביאן 12.