TensorFlow boleh menggunakan CPU dan GPU untuk mengira pengiraan Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML) yang kompleks. TensorFlow boleh menggunakan mana-mana GPU NVIDIA yang disokong CUDA untuk mempercepatkan program AI/ML. Jika anda tidak mempunyai GPU yang disokong CUDA, TensorFlow akan menggunakan CPU untuk kod AI/ML. Tanpa pecutan GPU, prestasi TensorFlow akan merosot dalam program AI/ML yang kompleks.
Dalam artikel ini, kami akan menunjukkan kepada anda cara memasang TensorFlow dengan NVIDIA CUDA/cuDNN acceleration pada Debian 12 'Bookworm'.
Topik Kandungan:
- Menyemak Jika Anda Mempunyai GPU NVIDIA Dipasang pada Komputer Anda
- Memasang Python 3 PIP dan Python Venv pada Debian 12
- Mencipta Persekitaran Maya Python 3 untuk TensorFlow
- Menaik taraf Python 3 PIP pada Persekitaran Maya Python 3
- Memasang TensorFlow dengan NVIDIA CUDA Acceleration Support
- Memasang TensorRT pada Debian 12
- Mengaktifkan Persekitaran Maya TensorFlow Python 3
- Mengakses TensorFlow dan Menyemak Jika NVIDIA GPU/CUDA Acceleration Tersedia
- Kesimpulan
Menyemak Jika Anda Mempunyai GPU NVIDIA Dipasang pada Komputer Anda
Untuk TensorFlow mempercepatkan program AI dengan NVIDIA GPU/CUDA, anda mesti mempunyai Pemacu GPU NVIDIA dan NVIDIA CUDA dan cuDNN dipasang pada sistem pengendalian Debian 12 anda.
Jika anda memerlukan sebarang bantuan dalam memasang pemacu GPU NVIDIA pada sistem pengendalian Debian 12 anda, baca artikel ini .
Jika anda memerlukan sebarang bantuan dalam memasang pemacu NVIDIA CUDA dan cuDNN pada sistem pengendalian Debian 12 anda, baca artikel ini .
Sebaik sahaja anda memasang pemacu GPU NVIDIA pada sistem Debian 12 anda, arahan 'nvidia-smi' harus tersedia.
Modul kernel NVIDIA juga harus dimuatkan pada sistem Debian 12 anda.
Sebaik sahaja anda memasang pemacu NVIDIA CUDA, anda sepatutnya mempunyai arahan 'nvcc' yang tersedia pada sistem Debian 12 anda.
Memasang Python 3 PIP dan Python Venv pada Debian 12
Untuk memasang TensorFlow pada Debian 12, anda perlu memasang modul Python 3 PIP dan Python virtual environment (venv).
Mula-mula, kemas kini cache repositori pakej APT dengan arahan berikut:
$ sudo kemas kini yang sesuai 
Untuk memasang persekitaran maya Python 3 PIP dan Python 3 (venv), jalankan arahan berikut:
$ sudo apt pasang python3-pip python3-venv python3-dev Untuk mengesahkan pemasangan, tekan 'Y' dan kemudian tekan
Python 3 PIP dan Python 3 venv sedang dipasang. Ia mengambil sedikit masa untuk disiapkan.
Pada ketika ini, Python 3 PIP dan Python 3 venv harus dipasang.
Mencipta Persekitaran Maya Python 3 untuk TensorFlow
Amalan standard untuk memasang perpustakaan Python pada Debian 12 ialah memasangnya dalam persekitaran maya Python supaya mereka tidak mengganggu pakej/pustaka Python sistem.
Untuk mencipta persekitaran maya Python 3 baharu untuk TensorFlow dalam direktori “/opt/tensorflow”, jalankan arahan berikut:
$ sudo python3 -m venv / memilih / aliran tensorMenaik taraf Python 3 PIP pada Persekitaran Maya Python 3
Untuk menaik taraf Python 3 PIP kepada versi terkini pada persekitaran maya Python 3 “/opt/tensorflow”, jalankan arahan berikut:
$ sudo / memilih / aliran tensor / tong sampah / pip pasang --naik taraf pip 
Memasang TensorFlow dengan NVIDIA CUDA Acceleration Support
Untuk memasang TensorFlow dengan sokongan pecutan CUDA NVIDIA pada persekitaran maya '/opt/tensorflow' Python, jalankan arahan berikut:
$ sudo / memilih / aliran tensor / tong sampah / pip pasang aliran tensor [ dan-cuda ]TensorFlow dengan pecutan NVIDIA CUDA sedang dipasang. Ia mengambil sedikit masa untuk disiapkan.
Pada ketika ini, TensorFlow dengan sokongan pecutan CUDA NVIDIA harus dipasang.
Memasang TensorRT pada Debian 12
NVIDIA TensorRT mengoptimumkan prestasi pembelajaran mendalam TensorFlow dengan lebih banyak lagi. Anda boleh memasang TensorRT pada persekitaran maya TensorFlow Python “/opt/tensorflow” dengan arahan berikut:
$ sudo / memilih / aliran tensor / tong sampah / pip pasang tensorrtNVIDIA TensorRT sedang dipasang pada persekitaran maya Python. Ia mengambil sedikit masa untuk disiapkan.
Pada ketika ini, NVIDIA TensorRT harus dipasang.
Mengaktifkan Persekitaran Maya TensorFlow Python 3
Untuk mengaktifkan persekitaran maya TensorFlow Python '/opt/tensorflow', jalankan arahan berikut:
$ . / memilih / aliran tensor / tong sampah / aktifkanPersekitaran maya TensorFlow Python 3 harus diaktifkan.
Mengakses TensorFlow dan Menyemak Jika NVIDIA GPU/CUDA Acceleration Tersedia
Untuk membuka shell interaktif Python 3, jalankan arahan berikut:
$ python3Cangkang interaktif Python 3 harus dibuka.
Pertama, import TensorFlow dengan baris kod berikut:
$ import aliran tensor sebagai tfSetelah TensorFlow diimport, anda boleh menyemak nombor versi TensorFlow yang anda pasang dengan baris kod berikut. Seperti yang anda lihat, kami telah memasang TensorFlow 2.13.1 pada sistem Debian 12 kami.
$ tf.__versi__Untuk mengesahkan bahawa TensorFlow boleh menggunakan GPU NVIDIA yang anda pasang pada komputer anda untuk pecutan CUDA, jalankan baris kod berikut. Seperti yang anda lihat, GPU NVIDIA kami boleh diakses daripada TensorFlow.
$ cetak ( tf.config.list_physical_devices ( 'GPU' ) ) 
Untuk keluar daripada shell interaktif Python, jalankan baris kod berikut:
$ berhenti ( )Kesimpulan
Dalam artikel ini, kami menunjukkan kepada anda cara memasang persekitaran maya Python 3 PIP dan Python 3 (venv) pada Debian 12. Kami juga menunjukkan kepada anda cara mencipta persekitaran maya Python 3 untuk TensorFlow pada Debian 12 dan cara memasang TensorFlow dengan NVIDIA Sokongan pecutan GPU/CUDA dan NVIDIA TensorRT pada Debian 12 juga. Akhir sekali, kami menunjukkan kepada anda cara mengaktifkan persekitaran maya TensorFlow Python dan mengakses TensorFlow pada Debian 12.