TensorFlow जटिल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) गणनाओं की गणना करने के लिए CPU और GPU का उपयोग कर सकता है। AI/ML प्रोग्राम को तेज़ करने के लिए TensorFlow किसी भी CUDA-समर्थित NVIDIA GPU का उपयोग कर सकता है। यदि आपके पास CUDA-समर्थित GPU नहीं है, तो TensorFlow AI/ML कोड के लिए CPU का उपयोग करेगा। GPU त्वरण के बिना, जटिल AI/ML प्रोग्रामों में TensorFlow का प्रदर्शन ख़राब हो जाएगा।
इस लेख में, हम आपको दिखाएंगे कि डेबियन 12 'बुकवर्म' पर NVIDIA CUDA/cuDNN त्वरण के साथ TensorFlow कैसे स्थापित करें।
सामग्री का विषय:
- जाँच कर रहा है कि क्या आपके कंप्यूटर पर NVIDIA GPU स्थापित है
- डेबियन 12 पर पायथन 3 पीआईपी और पायथन वेनव स्थापित करना
- TensorFlow के लिए Python 3 वर्चुअल वातावरण बनाना
- Python 3 वर्चुअल वातावरण पर Python 3 PIP को अपग्रेड करना
- NVIDIA CUDA एक्सेलेरेशन समर्थन के साथ TensorFlow स्थापित करना
- डेबियन 12 पर TensorRT स्थापित करना
- TensorFlow Python 3 वर्चुअल वातावरण को सक्रिय करना
- TensorFlow तक पहुँचना और जाँच करना कि क्या NVIDIA GPU/CUDA एक्सेलेरेशन उपलब्ध है
- निष्कर्ष
जाँच करें कि क्या आपके कंप्यूटर पर NVIDIA GPU स्थापित है
NVIDIA GPU/CUDA के साथ AI प्रोग्राम को तेज़ करने के लिए TensorFlow के लिए, आपके पास होना चाहिए एनवीडिया जीपीयू ड्राइवर और एनवीडिया क्यूडा और सीयूडीएनएन आपके डेबियन 12 ऑपरेटिंग सिस्टम पर स्थापित।
यदि आपको अपने डेबियन 12 ऑपरेटिंग सिस्टम पर NVIDIA GPU ड्राइवर स्थापित करने में किसी सहायता की आवश्यकता है, इस लेख को पढ़ें .
यदि आपको अपने डेबियन 12 ऑपरेटिंग सिस्टम पर NVIDIA CUDA और cuDNN ड्राइवर स्थापित करने में किसी सहायता की आवश्यकता है, इस लेख को पढ़ें .
एक बार जब आपके डेबियन 12 सिस्टम पर NVIDIA GPU ड्राइवर स्थापित हो जाएं, तो 'nvidia-smi' कमांड उपलब्ध होना चाहिए।
NVIDIA कर्नेल मॉड्यूल को आपके डेबियन 12 सिस्टम पर भी लोड किया जाना चाहिए।
एक बार जब आप NVIDIA CUDA ड्राइवर स्थापित कर लेते हैं, तो आपके पास आपके डेबियन 12 सिस्टम पर 'nvcc' कमांड उपलब्ध होना चाहिए।
डेबियन 12 पर पायथन 3 पीआईपी और पायथन वेनव स्थापित करना
डेबियन 12 पर टेन्सरफ्लो स्थापित करने के लिए, आपको पायथन 3 पीआईपी और पायथन वर्चुअल वातावरण (वेनव) मॉड्यूल स्थापित करना होगा।
सबसे पहले, निम्नलिखित कमांड के साथ APT पैकेज रिपॉजिटरी कैश को अपडेट करें:
$ सूडो उपयुक्त अद्यतन 
Python 3 PIP और Python 3 वर्चुअल वातावरण (venv) स्थापित करने के लिए, निम्न कमांड चलाएँ:
$ सूडो अपार्ट स्थापित करना Python3-pip Python3-venv Python3-devस्थापना की पुष्टि करने के लिए, 'Y' दबाएँ और फिर दबाएँ <दर्ज करें> .
Python 3 PIP और Python 3 venv संस्थापित किए जा रहे हैं। इसे पूरा होने में थोड़ा समय लगता है.
इस बिंदु पर, Python 3 PIP और Python 3 venv स्थापित किया जाना चाहिए।
TensorFlow के लिए Python 3 वर्चुअल वातावरण बनाना
डेबियन 12 पर पायथन पुस्तकालयों को स्थापित करने के लिए मानक अभ्यास उन्हें पायथन आभासी वातावरण में स्थापित करना है ताकि वे सिस्टम के पायथन पैकेज/पुस्तकालयों में हस्तक्षेप न करें।
'/opt/tensorflow' निर्देशिका में TensorFlow के लिए एक नया Python 3 वर्चुअल वातावरण बनाने के लिए, निम्न कमांड चलाएँ:
$ सूडो Python3 -एम वेनव / चुनना / टेंसरफ्लोPython 3 वर्चुअल वातावरण पर Python 3 PIP को अपग्रेड करना
Python 3 वर्चुअल वातावरण '/opt/tensorflow' पर Python 3 PIP को नवीनतम संस्करण में अपग्रेड करने के लिए, निम्न कमांड चलाएँ:
$ सूडो / चुनना / टेंसरफ्लो / बिन / रंज स्थापित करना --उन्नत करना रंज 
NVIDIA CUDA एक्सेलेरेशन समर्थन के साथ TensorFlow स्थापित करना
Python '/opt/tensorflow' वर्चुअल वातावरण पर NVIDIA CUDA त्वरण समर्थन के साथ TensorFlow स्थापित करने के लिए, निम्न कमांड चलाएँ:
$ सूडो / चुनना / टेंसरफ्लो / बिन / रंज स्थापित करना टेंसरफ्लो [ और-कुडा ]NVIDIA CUDA त्वरण के साथ TensorFlow स्थापित किया जा रहा है। इसे पूरा होने में थोड़ा समय लगता है.
इस बिंदु पर, NVIDIA CUDA त्वरण समर्थन के साथ TensorFlow स्थापित किया जाना चाहिए।
डेबियन 12 पर TensorRT स्थापित करना
NVIDIA TensorRT, TensorFlow डीप लर्निंग के प्रदर्शन को और भी अधिक अनुकूलित करता है। आप निम्न आदेश के साथ TensorFlow Python '/opt/tensorflow' वर्चुअल वातावरण पर TensorRT स्थापित कर सकते हैं:
$ सूडो / चुनना / टेंसरफ्लो / बिन / रंज स्थापित करना TensorrtNVIDIA TensorRT को Python वर्चुअल वातावरण पर स्थापित किया जा रहा है। इसे पूरा होने में थोड़ा समय लगता है.
इस बिंदु पर, NVIDIA TensorRT स्थापित किया जाना चाहिए।
TensorFlow Python 3 वर्चुअल वातावरण को सक्रिय करना
TensorFlow Python '/opt/tensorflow' वर्चुअल वातावरण को सक्रिय करने के लिए, निम्नलिखित कमांड चलाएँ:
$ . / चुनना / टेंसरफ्लो / बिन / सक्रियTensorFlow Python 3 वर्चुअल वातावरण सक्रिय होना चाहिए।
TensorFlow तक पहुँचना और जाँच करना कि क्या NVIDIA GPU/CUDA एक्सेलेरेशन उपलब्ध है
पायथन 3 इंटरैक्टिव शेल खोलने के लिए, निम्नलिखित कमांड चलाएँ:
$ Python3पायथन 3 इंटरैक्टिव शेल खोला जाना चाहिए।
सबसे पहले, कोड की निम्नलिखित पंक्ति के साथ TensorFlow आयात करें:
$ टेंसरफ़्लो आयात करें जैसा tfएक बार TensorFlow आयात हो जाने के बाद, आप कोड की निम्न पंक्ति के साथ आपके द्वारा इंस्टॉल किए गए TensorFlow के संस्करण संख्या की जांच कर सकते हैं। जैसा कि आप देख सकते हैं, हमारे डेबियन 12 सिस्टम पर TensorFlow 2.13.1 स्थापित है।
$ tf.__संस्करण__यह सत्यापित करने के लिए कि TensorFlow NVIDIA GPU का उपयोग कर सकता है जिसे आपने CUDA त्वरण के लिए अपने कंप्यूटर पर स्थापित किया है, कोड की निम्न पंक्ति चलाएँ। जैसा कि आप देख सकते हैं, हमारा NVIDIA GPU TensorFlow से पहुंच योग्य है।
$ छपाई ( tf.config.list_physical_devices ( 'जीपीयू' ) ) 
पायथन इंटरैक्टिव शेल से बाहर निकलने के लिए, कोड की निम्नलिखित पंक्ति चलाएँ:
$ छोड़ना ( )निष्कर्ष
इस लेख में, हमने आपको दिखाया कि डेबियन 12 पर पायथन 3 पीआईपी और पायथन 3 वर्चुअल वातावरण (वेनव) कैसे स्थापित करें। हमने आपको यह भी दिखाया कि डेबियन 12 पर टेन्सरफ्लो के लिए पायथन 3 वर्चुअल वातावरण कैसे बनाया जाए और एनवीआईडीआईए के साथ टेन्सरफ्लो कैसे स्थापित किया जाए। डेबियन 12 पर GPU/CUDA त्वरण समर्थन और NVIDIA TensorRT भी। अंत में, हमने आपको दिखाया कि TensorFlow Python आभासी वातावरण को कैसे सक्रिय किया जाए और डेबियन 12 पर TensorFlow तक कैसे पहुंचा जाए।