TensorFlow может использовать процессор и графический процессор для выполнения сложных вычислений искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML). TensorFlow может использовать любой графический процессор NVIDIA с поддержкой CUDA для ускорения программ AI/ML. Если у вас нет графического процессора с поддержкой CUDA, TensorFlow будет использовать процессор для кодов AI/ML. Без ускорения графического процессора производительность TensorFlow снизится в сложных программах AI/ML.
В этой статье мы покажем вам, как установить TensorFlow с ускорением NVIDIA CUDA/cuDNN на Debian 12 «Bookworm».
Тема содержания:
- Проверка того, установлен ли на вашем компьютере графический процессор NVIDIA
- Установка Python 3 PIP и Python Venv в Debian 12
- Создание виртуальной среды Python 3 для TensorFlow
- Обновление PIP Python 3 в виртуальной среде Python 3
- Установка TensorFlow с поддержкой ускорения NVIDIA CUDA
- Установка TensorRT на Debian 12
- Активация виртуальной среды TensorFlow Python 3
- Доступ к TensorFlow и проверка доступности ускорения NVIDIA GPU/CUDA
- Заключение
Проверка того, установлен ли на вашем компьютере графический процессор NVIDIA
Чтобы TensorFlow ускорял программы искусственного интеллекта с помощью NVIDIA GPU/CUDA, вам необходимо иметь Драйверы графического процессора NVIDIA и NVIDIA CUDA и cuDNN установлен в вашей операционной системе Debian 12.
Если вам нужна помощь в установке драйверов графического процессора NVIDIA в операционной системе Debian 12, прочитайте эту статью .
Если вам нужна помощь в установке драйверов NVIDIA CUDA и cuDNN в вашей операционной системе Debian 12, прочитайте эту статью .
После установки драйверов графического процессора NVIDIA в вашей системе Debian 12 команда «nvidia-smi» должна стать доступной.
Модули ядра NVIDIA также должны быть загружены в вашу систему Debian 12.
После установки драйверов NVIDIA CUDA в вашей системе Debian 12 должна быть доступна команда «nvcc».
Установка Python 3 PIP и Python Venv в Debian 12
Чтобы установить TensorFlow в Debian 12, вам необходимо установить модуль Python 3 PIP и виртуальную среду Python (venv).
Сначала обновите кеш репозитория пакетов APT с помощью следующей команды:
$ судо подходящее обновление 
Чтобы установить PIP Python 3 и виртуальную среду Python 3 (venv), выполните следующую команду:
$ судо подходящий установить python3-pip python3-venv python3-devДля подтверждения установки нажмите «Y», а затем нажмите <Ввод> .
Устанавливаются Python 3 PIP и Python 3 venv. Это займет некоторое время.
На этом этапе должны быть установлены Python 3 PIP и Python 3 venv.
Создание виртуальной среды Python 3 для TensorFlow
Стандартной практикой установки библиотек Python в Debian 12 является их установка в виртуальной среде Python, чтобы они не мешали системным пакетам/библиотекам Python.
Чтобы создать новую виртуальную среду Python 3 для TensorFlow в каталоге «/opt/tensorflow», выполните следующую команду:
$ судо python3 -м венв / выбрать / тензорный потокОбновление PIP Python 3 в виртуальной среде Python 3
Чтобы обновить PIP Python 3 до последней версии в виртуальной среде Python 3 «/opt/tensorflow», выполните следующую команду:
$ судо / выбрать / тензорный поток / мусорное ведро / пункт установить --обновление пункт 
Установка TensorFlow с поддержкой ускорения NVIDIA CUDA
Чтобы установить TensorFlow с поддержкой ускорения NVIDIA CUDA в виртуальной среде Python «/opt/tensorflow», выполните следующую команду:
$ судо / выбрать / тензорный поток / мусорное ведро / пункт установить тензорный поток [ и-куда ]Устанавливается TensorFlow с ускорением NVIDIA CUDA. Это займет некоторое время.
На этом этапе должен быть установлен TensorFlow с поддержкой ускорения NVIDIA CUDA.
Установка TensorRT на Debian 12
NVIDIA TensorRT еще больше оптимизирует производительность глубокого обучения TensorFlow. Вы можете установить TensorRT в виртуальной среде TensorFlow Python «/opt/tensorflow» с помощью следующей команды:
$ судо / выбрать / тензорный поток / мусорное ведро / пункт установить тензорртNVIDIA TensorRT устанавливается в виртуальной среде Python. Это займет некоторое время.
На этом этапе должна быть установлена NVIDIA TensorRT.
Активация виртуальной среды TensorFlow Python 3
Чтобы активировать виртуальную среду TensorFlow Python «/opt/tensorflow», выполните следующую команду:
$ . / выбрать / тензорный поток / мусорное ведро / активироватьВиртуальная среда TensorFlow Python 3 должна быть активирована.
Доступ к TensorFlow и проверка доступности ускорения NVIDIA GPU/CUDA
Чтобы открыть интерактивную оболочку Python 3, выполните следующую команду:
$ python3Должна быть открыта интерактивная оболочка Python 3.
Сначала импортируйте TensorFlow с помощью следующей строки кода:
$ импортировать тензорный поток как ТСПосле импорта TensorFlow вы можете проверить номер версии TensorFlow, который вы установили, с помощью следующей строки кода. Как видите, в нашей системе Debian 12 установлен TensorFlow 2.13.1.
$ tf.__version__Чтобы убедиться, что TensorFlow может использовать графический процессор NVIDIA, установленный на вашем компьютере, для ускорения CUDA, запустите следующую строку кода. Как видите, наш графический процессор NVIDIA доступен из TensorFlow.
$ Распечатать ( tf.config.list_physical_devices ( «ГПУ» ) ) 
Чтобы выйти из интерактивной оболочки Python, выполните следующую строку кода:
$ покидать ( )Заключение
В этой статье мы показали вам, как установить виртуальную среду Python 3 PIP и Python 3 (venv) в Debian 12. Мы также показали вам, как создать виртуальную среду Python 3 для TensorFlow в Debian 12 и как установить TensorFlow с помощью NVIDIA. Поддержка ускорения GPU/CUDA и NVIDIA TensorRT в Debian 12. Наконец, мы показали вам, как активировать виртуальную среду TensorFlow Python и получить доступ к TensorFlow в Debian 12.