Comment installer Tensorflow sur Ubuntu ?

Introduction à TensorFlow

TensorFlow est une bibliothèque open source développée par Google, conçue pour le calcul numérique et l’apprentissage automatique. Elle offre des outils puissants pour construire et déployer des modèles d’apprentissage en profondeur. Cet article vise à fournir un guide étape par étape sur l’installation de TensorFlow sur Ubuntu, permettant aux utilisateurs de profiter de ses fonctionnalités avancées pour divers projets de science des données.

Comment installer TensorFlow sur Ubuntu

Pour installer TensorFlow sur Ubuntu, il est nécessaire de suivre plusieurs étapes, assurant ainsi une configuration adéquate de l’environnement. Ce processus inclut l’installation de Python, de pip, et de TensorFlow.

Prérequis pour l’installation

Avant de commencer l’installation, vérifiez que votre système dispose des éléments suivants :

• Une version récente d’Ubuntu installée sur votre machine.
• Python 3.6 ou supérieur. TensorFlow tire parti des spécificités de Python 3 pour fonctionner efficacement.
• Un gestionnaire de paquets comme pip, qui facilite l’installation des bibliothèques Python.

Installation de Python et pip

1. Ouvrez le terminal sur votre système Ubuntu.
2. Pour installer Python, exécutez la commande suivante :

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

3. Après l’installation, assurez-vous que pip est à jour :

pip3 install --upgrade pip

Création d’un environnement virtuel

Il est recommandé de gérer les dépendances de vos projets Python en utilisant un environnement virtuel. Cela évite les conflits entre les paquets. Pour créer un environnement virtuel :

1. Installez le paquet virtualenv si ce n’est pas déjà fait :

pip install virtualenv

2. Créez un nouvel environnement, par exemple nommé tf_env :

virtualenv tf_env

3. Activez l’environnement virtuel :

source tf_env/bin/activate

Installation de TensorFlow

Une fois l’environnement virtuel activé, vous pouvez installer TensorFlow. Il est possible de sélectionner une version spécifique selon les besoins de votre projet. Pour installer la version CPU :

pip install tensorflow

Si vous souhaitez profiter de l’accélération GPU et que votre machine est équipée d’une carte graphique compatible, installez la version GPU :

pip install tensorflow-gpu

Vérification de l’installation

Pour vous assurer que TensorFlow est correctement installé, vous pouvez exécuter un script Python simple :

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

Cette commande affichera la version de TensorFlow installée, confirmant ainsi que l’installation a réussi.

Installation du kernel Jupyter (facultatif)

Si vous souhaitez utiliser TensorFlow dans un notebook Jupyter, vous devez installer le kernel IPython dans l’environnement virtuel :

pip install notebook ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=tf_env --display-name "Python (tf_env)"

Vous pourrez désormais choisir cet environnement dans Jupyter Notebook.

FAQ

1. TensorFlow prend-il en charge les versions antérieures de Python ?

Tous les développements récents de TensorFlow sont optimisés pour les versions Python 3.5 et supérieures. L’utilisation de Python 2.7 n’est plus recommandée.

2. Quels sont les prérequis matériels pour utiliser TensorFlow avec un GPU ?

Pour utiliser TensorFlow avec un GPU, il est nécessaire d’avoir une carte graphique NVIDIA compatible avec CUDA et d’installer les pilotes ainsi que les outils CUDA appropriés.

3. Comment résoudre les problèmes lors de l’installation de TensorFlow ?

Si vous rencontrez des problèmes d’installation, vérifiez que vos paquets Python sont à jour, que vous disposez de la version correcte de pip, ainsi que des dépendances nécessaires. Parfois, la consultation des forums ou des guides officiels peut aussi aider à résoudre des problèmes spécifiques.