Prilikom razmatranja optimalne verzije Pythona za instaliranje TensorFlowa, posebno za korištenje običnih i jednostavnih procjenitelja, bitno je uskladiti verziju Pythona sa zahtjevima kompatibilnosti TensorFlowa kako bi se osigurao nesmetan rad i izbjegli bilo kakvi potencijalni problemi povezani s nedostupnim distribucijama TensorFlowa. Odabir verzije Pythona važan je budući da TensorFlow, kao i mnoge druge biblioteke za strojno učenje, ima specifične ovisnosti i ograničenja kompatibilnosti kojih se mora pridržavati za optimalnu izvedbu i funkcionalnost.
TensorFlow je vrlo fleksibilna i snažna platforma otvorenog koda za strojno učenje koju je razvio tim Google Braina. Naširoko se koristi u istraživačke i proizvodne svrhe, a nudi širok raspon alata i biblioteka koji olakšavaju razvoj i implementaciju modela strojnog učenja. Platforma podržava različite algoritme strojnog učenja i posebno je poznata po svojoj sposobnosti rukovanja modelima dubokog učenja. Međutim, složenost i sofisticiranost TensorFlowa dolaze s potrebom za pažljivim upravljanjem ovisnostima softvera, od kojih je jedna verzija Pythona koja se koristi.
Trenutačno je TensorFlow 2.x najnovija velika serija izdanja. TensorFlow 2.x donio je značajna poboljšanja u odnosu na svog prethodnika, TensorFlow 1.x, uključujući intuitivniji i user-friendly API, željno izvršavanje prema zadanim postavkama i bolju integraciju s Keras API-jem, koji je sada API visoke razine TensorFlowa. Ove promjene čine TensorFlow 2.x posebno pogodnim za početnike i one koji žele raditi s jednostavnim procjeniteljima, budući da pojednostavljuje proces izgradnje i modela obuke.
Prilikom odabira Python verzije za TensorFlow 2.x, važno je uzeti u obzir matricu kompatibilnosti koju pružaju programeri TensorFlowa. Od TensorFlow 2.16, koja je jedna od najnovijih verzija, službeno podržane verzije Pythona su Python 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, 3.11, 3.12. Preporučljivo je koristiti jednu od ovih verzija kako biste osigurali kompatibilnost i izbjegli probleme povezane s nedostupnim distribucijama.
Python 3.8 često se preporučuje kao izvrstan izbor iz nekoliko razloga. Prvo, Python 3.8 je vrlo stabilno izdanje koje je široko prihvaćeno i testirano na raznim platformama i okruženjima. Ova verzija nudi dobru ravnotežu između modernih značajki i stabilnosti, što je čini pouzdanim izborom za projekte strojnog učenja. Osim toga, Python 3.8 uključuje nekoliko poboljšanja performansi i nove značajke koje mogu biti korisne pri radu s okvirima strojnog učenja kao što je TensorFlow.
Na primjer, Python 3.8 uveo je "walrus operator" (:=), koji dopušta izraze dodjele. Ova značajka može biti osobito korisna za pisanje konciznijeg i čitljivijeg koda, što je često poželjna osobina u skriptama za strojno učenje gdje su jasnoća i mogućnost održavanja važni. Štoviše, poboljšanja u višeprocesnoj biblioteci i dodavanje novih modula i funkcija dodatno poboljšavaju performanse i upotrebljivost Pythona 3.8.
Drugi razlog za odabir Pythona 3.8 je njegova opsežna podrška zajednice i dostupnost biblioteka trećih strana. Mnoge biblioteke i okviri koji se obično koriste uz TensorFlow, kao što su NumPy, Pandas i Matplotlib, potpuno su kompatibilni s Pythonom 3.8, osiguravajući da možete iskoristiti cijeli ekosustav Pythona za svoje projekte strojnog učenja.
Za instaliranje TensorFlowa s Pythonom 3.8 preporučuje se korištenje virtualnog okruženja. Ovaj pristup pomaže u upravljanju ovisnostima i izbjegavanju sukoba s drugim Python projektima na vašem sustavu. Sljedeći koraci opisuju postupak postavljanja virtualnog okruženja i instaliranja TensorFlowa:
1. Instalirajte Python 3.8: Provjerite je li Python 3.8 instaliran na vašem sustavu. Možete ga preuzeti sa službene Python web stranice ili koristiti upravitelj paketa kao što je `apt` na Ubuntuu ili `brew` na macOS-u.
2. Stvorite virtualno okruženje: Koristite modul `venv` za stvaranje virtualnog okruženja. Otvorite terminal i pokrenite sljedeće naredbe:
bash python3.8 -m venv tensorflow_env
Ova naredba će stvoriti novi direktorij pod nazivom `tensorflow_env` koji sadrži samostalno Python okruženje.
3. Aktivirajte virtualno okruženje: Prije instaliranja TensorFlowa, aktivirajte virtualno okruženje:
– U sustavu Windows:
bash .\tensorflow_env\Scripts\activate
– Na macOS-u i Linuxu:
bash source tensorflow_env/bin/activate
4. Instalirajte TensorFlow: S aktiviranim virtualnim okruženjem, instalirajte TensorFlow koristeći `pip`:
bash pip install tensorflow
Ova naredba će instalirati najnoviju verziju TensorFlowa kompatibilnu s vašom verzijom Pythona.
5. Provjerite instalaciju: Kako biste bili sigurni da je TensorFlow ispravno instaliran, možete pokrenuti jednostavnu skriptu za provjeru verzije:
python import tensorflow as tf print(tf.__version__)
Ako je TensorFlow ispravno instaliran, ova skripta će ispisati broj verzije TensorFlowa.
Slijedeći ove korake, možete postaviti razvojno okruženje koje je prikladno za eksperimentiranje s jednostavnim i jednostavnim procjenama u TensorFlowu. Ova postavka pomoći će vam da izbjegnete probleme povezane s nekompatibilnim verzijama Pythona ili nedostupnim TensorFlow distribucijama.
Također je vrijedno napomenuti da iako je Python 3.8 preporučena verzija, Python 3.9, 3.10, 3.11 pa čak i 3.12 su također održive opcije ako su vam potrebne značajke specifične za ta izdanja. Međutim, općenito je preporučljivo izbjegavati upotrebu verzija koje TensorFlow službeno ne podržava jer to može dovesti do problema s kompatibilnošću i neočekivanog ponašanja.
Trenutačno (od siječnja 2025.) TensorFlow službeno ne nudi pakete (kotačiće) za Python 3.13 na PyPI.
Zahtjeve za paket TensorFlow možete provjeriti na PyPI: https://pypi.org/project/tensorflow/
TensorFlow obično malo zaostaje za novim izdanjima Pythona jer se mora izgraditi/testirati na svakoj verziji. Od siječnja 2025. najnovija izdanja TensorFlowa obično podržavaju Python od 3.7 do 3.12, a ne 3.13.
Na primjer poruke o pogrešci:
POGREŠKA: nije moguće pronaći verziju koja zadovoljava zahtjev tensorflow
POGREŠKA: nije pronađena odgovarajuća distribucija za tensorflow
znači da PyPI doista nema TensorFlow kotače koji odgovaraju Pythonu 3.13 na Windows 10.
Da biste ispravili ove vrste pogrešaka:
Opcija A: Instalirajte podržanu verziju Pythona
Instalirajte Python 3.11 (ili 3.12) na svoj sustav.
Službeni TensorFlow 2.x podržava ove verzije u sustavu Windows.
Ponovno izradite/potvrdite svoj PATH tako da vaša zadana python naredba pokazuje na novu, podržanu verziju.
Ili još bolje, koristite virtualno okruženje ili conda okruženje.
Instalirajte TensorFlow:
pip install --upgrade pip pip install tensorflow
Potvrdite pokretanjem:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
Opcija B: Koristite Conda okruženje
Ako imate Anacondu ili Minicondu (ako nemate, možete ih lako instalirati):
Napravite novo okruženje s Pythonom 3.11 ili 3.12:
conda create -n tf_env python=3.11 conda activate tf_env
Instalirajte TensorFlow (CPU verzija):
pip install tensorflow
or
conda install -c conda-forge tensorflow
Testirajte:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
Imajte na umu da od siječnja 2025. još ne postoji službena podrška za TensorFlow wheels za Python 3.13 na PyPI-ju.
Stoga morate koristiti podržanu verziju Pythona (3.7–3.12) ili conda okruženje postavljeno na Python <= 3.12. To će vam omogućiti uspješnu pip instalaciju tensorflowa. Nakon što ste na podržanoj verziji Pythona, trebali biste moći instalirati TensorFlow bez greške. Odabir odgovarajuće verzije Pythona kritičan je korak u postavljanju okruženja strojnog učenja s TensorFlowom. Python 3.8 ističe se kao robustan izbor zbog svoje kompatibilnosti, stabilnosti i bogatstva značajki koje nudi. Usklađivanjem svoje Python verzije sa zahtjevima TensorFlowa, možete osigurati lakši razvojni doživljaj i usredotočiti se na izgradnju i obuku svojih modela strojnog učenja pomoću jednostavnih i jednostavnih procjenitelja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kad se u lektiri govori o "odabiru pravog algoritma", znači li to da u osnovi svi mogući algoritmi već postoje? Kako znamo da je algoritam "pravi" za određeni problem?
- Koji se hiperparametri koriste u strojnom učenju?
- Whawt je programski jezik za strojno učenje, to je samo Python
- Kako se strojno učenje primjenjuje u svijetu znanosti?
- Kako odlučiti koji algoritam strojnog učenja koristiti i kako ga pronaći?
- Koje su razlike između Federated Learninga, Edge Computinga i On-Device Machine Learninga?
- Kako pripremiti i očistiti podatke prije treninga?
- Koji su specifični početni zadaci i aktivnosti u projektu strojnog učenja?
- Koja su opća pravila za usvajanje određene strategije i modela strojnog učenja?
- Koji parametri pokazuju da je vrijeme za prijelaz s linearnog modela na duboko učenje?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning