TensorFlow ist eine von Google entwickelte Open-Source-Plattform, die sich dem maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz (KI) widmet. Sie stellt eine umfassende Palette von Werkzeugen und Ressourcen für Entwickler bereit, die in diesen Bereichen tätig sind.
Um TensorFlow effektiv nutzen zu können, ist ein solides Verständnis von maschinellem Lernen, insbesondere von Deep Learning, von grundlegender Bedeutung.
In diesem Artikel werden wir die wichtigsten Aspekte von TensorFlow beleuchten, seine Funktionen detailliert beschreiben und schnelle Methoden zur Installation unter Windows und Linux aufzeigen.
TensorFlow: Ein Überblick
Im Kern ist TensorFlow eine Open-Source-Plattform, die eine zentrale Rolle bei der Entwicklung von Deep-Learning-Anwendungen und diversen Anwendungsfällen im Bereich des maschinellen Lernens spielt.
Sie vereinfacht den Prozess der Erstellung und Implementierung von Anwendungen, die auf maschinellem Lernen basieren. Wenn Sie ein Problem mithilfe von ML lösen möchten, bietet TensorFlow eine wertvolle Unterstützung.
TensorFlow bietet Werkzeuge zur Entwicklung und zum Training von Modellen mit Python oder JavaScript. Auch wenn Sie kein Entwickler sind, können Sie sich in der Dokumentation darüber informieren, wie sich TensorFlow auf Ihren Arbeitsablauf bei der Bereitstellung einer Anwendung für maschinelles Lernen auswirkt.
Hauptmerkmale von TensorFlow
TensorFlow erfreut sich aus verschiedenen Gründen großer Beliebtheit. Die Kenntnis seiner herausragenden Funktionen ist entscheidend, um seine Vorteile vollständig zu verstehen.
Bei der Betrachtung der technischen Vorteile ist es wichtig, diese an Ihren spezifischen Anwendungsfall anzupassen. Daher konzentrieren wir uns auf allgemeine Funktionen, die für die meisten Benutzer relevant sind.
1. Open-Source-Charakter
Im Jahr 2015 entschied sich Google, TensorFlow als Open-Source-Projekt freizugeben. Dieser Schritt ermöglichte es der Community, die Plattform kontinuierlich zu verbessern und gleichzeitig Transparenz in Bezug auf ihre Funktionsweise zu gewährleisten.
Entwickler haben die Möglichkeit, die Bibliothek flexibel anzupassen, um eine Vielzahl von Problemen zu lösen, die möglicherweise über die ursprünglichen Erwartungen hinausgehen.
Ohne das Open-Source-Modell wäre TensorFlow wahrscheinlich nicht zu der Popularität gelangt, die es heute genießt.
2. Vereinfachtes Debugging
TensorFlow ist darauf ausgelegt, die Erstellung von Modellen zu vereinfachen. Ein reibungsloses Debugging-Erlebnis ist daher ein integraler Bestandteil des Entwicklungsprozesses.
Die intuitive Benutzeroberfläche ist dabei ein zusätzlicher Vorteil.
3. Unterstützung für CPUs und GPUs
TensorFlow ermöglicht es Ihnen, die Datenverarbeitung entweder auf einer CPU oder einer GPU zu trainieren. In der Regel beschleunigt eine GPU die Prozesse für Deep-Learning-Anwendungen im Vergleich zu einer CPU erheblich.
Wenn Sie also eine leistungsstarke GPU zur Verfügung haben, hilft TensorFlow Ihnen, deren volle Leistung auszuschöpfen.
4. Umfassende Sammlung von Machine-Learning-APIs
APIs erleichtern Entwicklern die Integration vielfältiger Funktionen in ihre Anwendungen. TensorFlow bietet Zugriff auf eine solide und umfangreiche Sammlung stabiler APIs.
Einige dieser APIs können zudem zu einer Leistungssteigerung beitragen. Laut offiziellen Angaben sollten Sie bei den in Python verfügbaren APIs keine Probleme haben. Wenn Sie mit anderen Sprachen arbeiten, sollten Sie sich bei den TensorFlow-Entwicklern erkundigen, wie gut diese für Ihre spezifischen Anforderungen geeignet sind.
5. Vorgefertigte Modelle für den Produktionseinsatz
TensorFlow stellt eine breite Palette von vortrainierten Modellen bereit. Unabhängig davon, ob Sie ein Profi oder ein Anfänger sind, können Sie diese Modelle nutzen, um Zeit zu sparen und ML-Modelle schneller zu erstellen.
Zusätzlich zu diesen Kernfunktionen bietet TensorFlow Flexibilität, Benutzerfreundlichkeit, ein Visualisierungstoolkit und weitere Funktionen, die Ihren Entwicklungsablauf im Bereich des maschinellen Lernens unterstützen.
Nachdem Sie nun eine gute Vorstellung von TensorFlow haben, stellt sich die Frage: Wo können Sie es herunterladen? Wie wird es installiert und auf Windows- und Linux-Systemen eingerichtet?
Lassen Sie uns diese Aspekte im Detail betrachten.
TensorFlow: Herunterladen und Installieren
Im Gegensatz zu herkömmlichen Programmen wird hier keine .exe-Setup-Datei bereitgestellt. Stattdessen müssen Sie das Paket mithilfe eines empfohlenen Paketmanagers herunterladen.
Insgesamt gibt es mehrere Methoden für die Installation. Diese lassen sich wie folgt kategorisieren:
- Installation mit Miniconda und Pip
- Installation mit Miniconda und Pip unter WSL 2
- Verwendung eines Docker-Containers
- Kompilierung aus den Quellen
TensorFlow unter Windows installieren
Im Gegensatz zu anderen Anwendungen wird hier keine ausführbare .exe-Datei bereitgestellt. Sie müssen das Paket über einen geeigneten Paketmanager herunterladen.
#1. Installation mit Miniconda und Pip (empfohlene Methode)
Hinweis: Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels ist TensorFlow 2.10 die letzte Version, die GPU-Unterstützung unter Windows (nativ) bietet. Für neuere Pakete empfiehlt TensorFlow die Installation unter WSL 2, wie im folgenden Abschnitt beschrieben.
Wenn Sie TensorFlow mit GPU-Unterstützung verwenden möchten, ist die Verwendung von Miniconda (ein Installationsprogramm für den Conda-Paketmanager) der von TensorFlow empfohlene Ansatz.
Mit Miniconda können Sie eine isolierte Umgebung erstellen, um Konflikte mit anderer Software auf Ihrem System zu vermeiden.
Laden Sie zunächst das neueste Miniconda-Installationsprogramm für Windows herunter und folgen Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm, um die Installation abzuschließen.
Nach der Installation starten Sie die Miniconda-Eingabeaufforderung, wie im Screenshot dargestellt:
Es sollte wie folgt aussehen:
Nachdem das Anaconda-Eingabeaufforderungsfenster geöffnet ist, sollten Sie den folgenden Befehl ausführen, um sicherzustellen, dass der Conda-Paketmanager auf dem neuesten Stand ist:
conda update -n base -c defaults conda
Sobald dies erledigt ist, können Sie die folgenden Schritte ausführen, um TensorFlow zu installieren:
Erstellen Sie zuerst eine neue Umgebung (hier: tf):
conda create --name tf python=3.9
Tipp: Sie können die Umgebung mit den Befehlen: `conda activate tf` und `conda deactivate` aktivieren bzw. deaktivieren.
Sie müssen die Umgebung aktivieren, um fortzufahren. Um die GPU-Unterstützung zu aktivieren, stellen Sie sicher, dass Ihr Grafiktreiber (NVIDIA GPU) installiert ist, und installieren Sie dann die erforderlichen Pakete mit folgendem Befehl:
conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
Dadurch werden etwa 1 GB an Paketen heruntergeladen, die Werkzeuge zur Verfügung stellen, um Anwendungen für maschinelles Lernen mit GPU und tiefen neuronalen Netzen zu entwickeln.
Schließlich benötigen Sie den Pip-Paketmanager, um das TensorFlow-Paket zu installieren. Sie können auch Conda zur Installation von TensorFlow verwenden, aber dies stellt möglicherweise nicht die neueste stabile Version sicher.
Stellen Sie vor dem Fortfahren sicher, dass pip mit dem folgenden Befehl auf dem neuesten Stand ist:
pip install --upgrade pip
Wenn dies abgeschlossen ist, installieren Sie TensorFlow mit:
pip install tensorflow
Sie werden feststellen, dass zahlreiche Pakete erstellt/installiert werden. Es kann so aussehen, als ob der Prozess stecken bleibt, aber geben Sie ihm etwas Zeit, und die Installation sollte fortgesetzt und abgeschlossen werden.
#2. Installation mit Conda und Pip unter WSL 2
Unter der Voraussetzung, dass Sie WSL 2 bereits auf Ihrem System eingerichtet haben, können Sie TensorFlow mit den folgenden Befehlen im Terminal der jeweiligen Linux-Distribution installieren:
conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/
python3 -m pip install tensorflow
# Installation überprüfen:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
Sie können alle Befehle in einem Schritt einfügen, und sie werden nacheinander verarbeitet.
Falls Sie WSL 2 noch nicht unter Windows installiert haben, öffnen Sie die Eingabeaufforderung mit Administratorrechten und geben Sie Folgendes ein:
wsl.exe --install
Dadurch wird Ubuntu heruntergeladen und die WSL-Funktionalität für Ihr System aktiviert. Sie müssen Ihren PC neu starten, um den Vorgang abzuschließen.
Wenn Sie Ubuntu auf Ihrem System nicht finden können, können Sie den Microsoft Store öffnen und Ubuntu WSL installieren.
#3. Kompilierung aus den Quellen
Da TensorFlow Open Source ist, haben Sie die Möglichkeit, es von Grund auf mit Ihren eigenen Konfigurationseinstellungen zu kompilieren.
Diese Methode wird jedoch hauptsächlich fortgeschrittenen Anwendern empfohlen, die mit allen Optionen und den zu konfigurierenden Details vertraut sind. Für weitere Informationen konsultieren Sie bitte die offizielle Dokumentation.
TensorFlow unter Linux installieren
Wie unter Windows können Sie TensorFlow unter Linux mit Miniconda und Pip installieren oder aus den Quellen kompilieren.
Im Folgenden wird die Vorgehensweise beschrieben:
#1. Installation mit Miniconda und Pip (empfohlene Methode)
Hinweis: Folgen Sie denselben Befehlen wie unter Windows. Der einzige Unterschied besteht darin, wie Sie Miniconda unter Linux installieren/herunterladen.
So installieren Sie Miniconda unter Linux über das Terminal:
curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -o Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
Starten Sie das Terminal in Ihrer Linux-Distribution neu, dann sollte es wie folgt aussehen:
Sie sehen nun ein `(base)` vor der Eingabeaufforderung im Terminal. Dies bedeutet, dass Conda aktiv und installiert ist.
Deaktivieren Sie dies erst, wenn Sie die TensorFlow-Installation abgeschlossen haben.
Sie können zu den oben genannten Schritten für Windows navigieren und TensorFlow installieren. Oder Sie fügen die folgenden Befehle ein, um TensorFlow zu installieren:
conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/
python3 -m pip install tensorflow
# Installation überprüfen:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
Unter Linux können Probleme mit dem GPU-Treiber auftreten. In diesem Fall sollten Sie die NVIDIA-Dokumentation konsultieren.
#2. Kompilierung aus den Quellen
Ähnlich wie unter Windows ist die Kompilierung aus den Quellen unter Linux komplex und richtet sich hauptsächlich an erfahrene Benutzer.
Sie als Anfänger sollten diese Methode nur dann wählen, wenn Sie bestimmte Anforderungen haben. Die Dokumentation ist eine wertvolle Ressource, um sich weiter zu informieren.
Installation von TensorFlow mit Docker (Windows und Linux)
Unabhängig von der zugrunde liegenden Plattform ermöglicht Ihnen Docker die problemlose Installation von TensorFlow-Images.
Stellen Sie sicher, dass Docker auf Ihrem System installiert ist, oder lesen Sie unsere Docker-Installationsanleitung, um Unterstützung zu erhalten.
Sobald die Einrichtung abgeschlossen ist, geben Sie den folgenden Befehl in Docker ein:
docker pull tensorflow/tensorflow
Sie benötigen Erfahrung mit Docker-Containern, um einen Container mit den erforderlichen Konfigurationen für Ihre Arbeit zu starten.
Spezifische Informationen zur GPU-Unterstützung oder zum Herunterladen einer anderen TensorFlow-Version finden Sie in den verfügbaren Optionen in der offiziellen Dokumentation.
Hier ist ein Beispielbefehl, wenn Sie ihn mit Docker ausführen möchten:
docker run [-it] [--rm] [-p hostPort:containerPort] tensorflow/tensorflow[:tag] [command]
Fazit
Die Installation von TensorFlow ist ein einmaliger Vorgang, der mit unserer Anleitung für die meisten Anwender problemlos verlaufen sollte.
Wenn Sie bereits frühere Konfigurationen oder Setups mit älteren Python-Versionen oder einem älteren Conda-Paketmanager hatten, stellen Sie sicher, dass Sie die neuesten Updates anwenden, um TensorFlow reibungslos zu installieren.
Sie können auch weitere KI-Plattformen erkunden, um Anwendungen für KI und maschinelles Lernen zu erstellen.