Instalação TensorFlow para cpu e gpu no Windows - Data Science Institute
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Instalação TensorFlow para cpu e gpu no Windows
Olá pessoal, vou iniciar uma série de posts sobre um tema que esta muito em voga nos últimos anos e vem crescendo cada vez mais, Deep Learning um dos braços da inteligência artificial que vem trazendo resultados expressivos em diversas áreas. Falarei em mais detalhes sobre Deep Learning na próxima postagem, hoje o foco é dar o primeiro passo em direção ao aprendizado das técnicas utilizadas em Deep Learning.
Vamos fazer a instalação do TensorFlow para processamento de cpu e gpu (processamento utilizando placa(s) de vídeo) no Windows 10. Estou utilizando a Python 3.5 na distribuição Anaconda que pode ser baixado neste link.
Antes de instalar o TensorFlow para gpu temos que instalar alguns pré-requisitos como CUDA Toolkit que pode ser baixado neste link, cuDNN que esta disponível neste link (Para baixar o cuDNN é necessário criar uma conta de developer no site da Nvidia), sua placa de vídeo deve ter capacidade igual ou superior a 3.0, caso queira consultar se sua placa de vídeo é compatível consulte o site oficial da Nvidia neste link.
NOTA: Caso a maquina que esteja instalando o TensorFlow não tenha gpu, ignore os passos de instalação do CUDA Toolkit e cuDNN.
TensorFlow para cpu
Mãos a obra, com todos os requisitos instalado vamos começar a instalar o TensorFlow para CPU conforme recomendação do site oficial, o primeiro passo é a criação de um ambiente conda que chamaremos de tensorflow, execute o prompt de linha de comando como administrador e execute o comando abaixo.
Após baixar os pacotes necessários vamos ativar o ambiente com o comando abaixo.
Dentro do ambiente note que antes do C:/ deve aparecer entre parênteses o nome do ambiente (Tensorflow), vamos até a pasta Download e executar o comando pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl como na imagem abaixo, os pacotes necessários serão baixados e a instalação deve ser finalizada com sucesso.
Feito isso em tese nosso ambiente para começar a desenvolver nossos modelos com TensorFlow com cpu esta pronto, mas vamos fazer a validação. Vamos entrar no Python, importar o tensorflow criaremos uma sessão, declararemos uma variável e faremos a impressão dela na tela. Este teste é suficiente para demonstrar que já temos o TensorFlow pronto para uso.
Veja o código utilizado.
(tensorflow) C:\>python
> import tensorflow as tf
>>hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>sess = tf.Session()
>>print(sess.run(hello))
Notem que uma mensagem é apresentada informando que o TensorFlow não foi compilado para usar instruções SSE, e que estas instruções estão disponíveis na maquina e que podem acelerar os cálculos de cpu, esta mensagem é apresentada pois há uma forma de instalar o Tensorflow com a compilação do código.
Agora vamos imprimir na tela o conteúdo da variável hello.
TensorFlow para gpu
A instalação do TensorFlow para gpu não muda quase nada em comparação a instalação para cpu, seguiremos os mesmos passos com exceção que criaremos um ambiente no conda com o nome de tensorflowgpu, ou outro nome da sua preferência, neste exemplo criaremos o ambiente com o nome tensorflowgpu.
Agora vamos ativar o ambiente e instalar o TensorFlow para gpu. Abaixo temos o código para instalação. pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
Agora com o TensorFlow instalado vamos fazer o mesmo teste que fizemos no tensorflow para cpu, abaixo o código que usamos.
(tensorflowgpu) C:\>python
Notem que quando executamos o comando para imprimir o conteúdo da variável hello aparece a mesma mensagem anterior sobre a compilação do código fonte, mas no final aparece a mensagem sobre os dados da nossa gpu, no meu caso uma GeForce GTX 950M.
Para finalizar sua sessão no Python e sair do ambiente do TensorFlow use os comandos abaixo.
(tensorflowgpu) C:\>deactivate tensorflowgpu
Bom pessoal por hora é isso, neste post curtinho temos como instalar e testar o TensorFlow em sua maquina com Windows, minha ideia para esta série de posts é falar um pouco sobre alguns dos frameworks mais utilizados em Deep Learning e demonstrar um pouco do seu uso para que voces possam instalar e começar a desenvolver modelos utilizando estas poderosas ferramentas. Nos próximos posts utilizarei este ambiente para treinar alguns modelos utilizando TensorFlow.
#DeepLearning #TensorFlow	2017-08-11
Leandro Romualdo
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