Instalando o Tensorflow no macOs

September 5, 2018

Sistema operacional macOs.

Instalação do Tensorflow

Este guia explica como instalar o TensorFlow no macOs. Embora essas instruções possam funcionar em outras variantes do macOs, elas são testadas e suportadas com os seguintes requisitos de sistema:

macOS 10.12.6 (Sierra) or higher

Como instalar o Tensorflow

Existem algumas opções para instalar o TensorFlow em sua máquina:

Usando pip em um ambiente virtual (recomendado)
Usando pip nativo em seu sistema
Configurando um contêiner do Docker

Usando `pip` em um ambiente virtual ↑

A ferramenta Virtualenv cria ambientes virtuais em Python que são isolados de outros ambientes de desenvolvimentos em Python na mesma máquina. Nesse cenário, você instala o Tensorflow e suas dependências em um ambiente virtual que está disponível quando for ativado. O Virtualenv fornece uma maneira confiável de instalar e executar o TensorFlow, evitando conflitos com o restante do sistema.

1. Inicie um terminal (um shell). Você executará todas as etapas subsequentes neste shell. 2. Instale o pip e o Virtualenv digitando os seguintes comandos:

$ sudo easy_install pip
$ pip install --upgrade virtualenv

*3.Crie um ambiente Virtualenv digitando um comando em um dos seguintes formatos:

$ virtualenv --system-site-packages targetDirectory # for Python 2.7
$ virtualenv --system-site-packages -p python3 targetDirectory # for Python 3.n

onde targetDirectory identifica o topo da árvore Virtualenv. Neste post,as instruções assumem que targetDirectory é ~ / tensorflow, mas você pode escolher qualquer diretório.

4. Ative o ambiente Virtualenv emitindo um dos seguintes comandos:

$ cd targetDirectory
$ source ./bin/activate      # If using bash, sh, ksh, or zsh
$ source ./bin/activate.csh  # If using csh or tcsh

O comando source deve alterar seu shell para o seguinte:

(targetDirectory)$

5. Certifique-se de que o pip ≥8.1 esteja instalado:

(targetDirectory)$ easy_install -U pip

6. Emita um dos seguintes comandos para instalar o TensorFlow e todos os pacotes exigidos pelo TensorFlow no ambiente Virtualenv ativo:

(targetDirectory)$ pip install --upgrade tensorflow      # for Python 2.7
(targetDirectory)$ pip3 install --upgrade tensorflow     # for Python 3.n

7. Opcional. Se a Etapa 6 falhar (normalmente porque você chamou uma versão de pip inferior a 8.1), instale o TensorFlow no ambiente Virtualenv ativo, emitindo um comando do seguinte formato:

$ pip install --upgrade tfBinaryURL   # Python 2.7
$ pip3 install --upgrade tfBinaryURL  # Python 3.n

em que tfBinaryURL identifica o URL do pacote do Python TensorFlow. O valor apropriado de tfBinaryURL depende do sistema operacional e da versão do Python. Por exemplo, se você estiver instalando o TensorFlow para macOS, Python 2.7, o comando para instalar o TensorFlow no Virtualenv ativo é o seguinte:

$ pip3 install --upgrade 
https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.10.1-py3-none-any.whl

Veja a lista de problemas mais comuns da documentação oficial se você encontrar problemas na instalação.

Observe que você deve ativar o ambiente Virtualenv sempre que usar o TensorFlow em um novo shell. Se o ambiente Virtualenv não estiver atualmente ativo (ou seja, o prompt não for (targetDirectory), digite um dos seguintes comandos:

$ cd *targetDirectory*
$ source ./bin/activate      # If using bash, sh, ksh, or zsh
$ source ./bin/activate.csh  # If using csh or tcsh

Seu prompt será transformado no seguinte para indicar que seu ambiente de tensorflow está ativo:

(targetDirectory)$

Quando o ambiente Virtualenv está ativo, você pode executar programas TensorFlow a partir do shell.

Quando você terminar de usar o TensorFlow, você poderá desativar o ambiente emitindo o seguinte comando:

(targetDirectory)$ deactivate

Desinstalar o Tensorflow Para desinstalar o TensorFlow, remova o diretório Virtualenv que você criou na etapa 2:

deactivate  # stop the virtualenv
rm -r ~/tensorflow

Instalando com `pip` nativo ↑

Use o pip para instalar o pacote TensorFlow diretamente em seu sistema sem usar um contêiner ou ambiente virtual para isolamento. Esse método é recomendado para administradores de sistemas que desejam uma instalação do TensorFlow que esteja disponível para todos em um sistema multiusuário.

Como uma instalação do sistema não é isolada, ela poderia interferir em outras instalações baseadas em Python. Além disso, talvez seja necessário desabilitar a Proteção de Integridade do Sistema (SIP) para instalar através do pip nativo. No entanto, se você entende SIP, pip e seu ambiente Python, uma instalação de pip nativa é relativamente fácil de executar.

Para instalar o TensorFlow, seu sistema deve conter uma das seguintes versões do Python:

Python 2.7
Python 3.3+

Ao instalar o Python, talvez seja necessário desativar a Proteção de Integridade do Sistema (SIP) para permitir que qualquer entidade diferente da Mac App Store instale o software.

Os gerenciadores de pacote pip ou pip3 provavelmente foi instalado em seu sistema quando você instalou o Python. Para determinar se pip ou pip3 está realmente instalado em seu sistema, digite um dos seguintes comandos:

pip -V  # for python2.7 
pip3 -V  # for python3.n

É recomendado fortemente o pip ou pip3 versão 8.1 ou superior para instalar o TensorFlow. Se pip ou pip3 8.1 ou posterior não estiver instalado, digite os seguintes comandos para instalar ou atualizar:

$ sudo easy_install --upgrade pip
$ sudo easy_install --upgrade six

** Instalar o Tensorflow em seu sistema** Supondo que o software de pré-requisito esteja instalado no seu Mac, siga os seguintes passos:

Instale o TensorFlow, invocando um dos seguintes comandos:

$ pip install tensorflow      # Python 2.7; CPU support
$ pip3 install tensorflow     # Python 3.n; CPU support

(Opcional) Se o Passo 1 falhar, instale a versão mais recente do TensorFlow emitindo um comando do seguinte formato:

$ sudo pip  install --upgrade tfBinaryURL   # Python 2.7
$ sudo pip3 install --upgrade tfBinaryURL   # Python 3.n

$ sudo pip3 install --upgrade 
https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.10.1-py3-none-any.whl

Veja a lista de problemas mais comuns da documentação oficial se você encontrar problemas na instalação.

Desinstalar o Tensorflow Para desinstalar o TensorFlow de seu sistema, use um dos seguintes comandos:

$ pip uninstall tensorflow   # for Python 2.7
$ pip3 uninstall tensorflow  # for Python 3.n

Configurando um container do Docker ↑

O Docker isola completamente a instalação do TensorFlow de pacotes pré-existentes em sua máquina. O contêiner do Docker contém o TensorFlow e todas as suas dependências, isso pode deixar a instalação um pouco pesada. Você pode optar pela instalação via Docker se estiver incorporando o TensorFlow em uma arquitetura de aplicativo maior que já usa o Docker.

Siga os seguintes passos para instalar o TensorFlow através do Docker:

Instale o Docker na sua máquina, conforme descrito na documentação do Docker, que pode ser encontrada facilmente pesquisando no Google.
Ative um contêiner do Docker que contenha uma das imagens binárias do TensorFlow.

O restante desta seção explica como iniciar um contêiner do Docker.

Para iniciar um contêiner Docker com suporte apenas à CPU (ou seja, sem suporte a GPU), insira um comando do seguinte formato:

$ docker run -it -p hostPort:containerPort TensorFlowCPUImage

É importante destacar que o parâmetro -p hostPort: containerPort é opcional. Se você planeja executar programas do TensorFlow a partir do shell, omita essa opção. Se você planeja executar programas TensorFlow como notebooks Jupyter, defina hostPort e containerPort como 8888. Se desejar executar o TensorBoard dentro do contêiner, adicione um segundo sinalizador -p, configurando hostPort e containerPort como 6006.

Em contrapartida, o parâmetro TensorFlowCPUImage é necessário. Ele identifica o contêiner do Docker. Especifique um dos seguintes valores:

tensorflow / tensorflow, que é a imagem binária da CPU do TensorFlow.
tensorflow / tensorflow: latest-devel, que é a última imagem binária do CPU TensorFlow mais o código fonte.

Por exemplo, o seguinte comando lança a imagem binária da CPU mais recente do TensorFlow em um contêiner do Docker a partir do qual você pode executar programas do TensorFlow em um shell:

$ docker run -it tensorflow/tensorflow bash

Entretanto, se você quiser ativar a ultima imagem do binária da CPU mais recente do Tensorflow que rode em um Jupiter notebook, use o seguinte comando:

$ docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow

O Docker baixará a imagem binária do TensorFlow na primeira vez que você a iniciar.

Valide sua instalação

Certifique-se de que seu ambiente esteja preparado para executar programas do TensorFlow.
Execute um programa curto do TensorFlow.

Se você instalou no pip nativo ou Virtualenv, faça o seguinte:

Abra um terminal.
Se você instalou com o Virtualenv, ative seu contêiner.
Se você instalou o código-fonte do TensorFlow, navegue até qualquer diretório, exceto um que contenha o código-fonte do TensorFlow.

Se você instalou pelo Docker, inicie um contêiner do Docker a partir do qual você pode executar o bash. Por exemplo:

$ docker run -it tensorflow/tensorflow bash

Então, invoque python do seu shell da seguinte maneira:

$ python

Digite o seguinte programinha dentro do shell interativo do python:

# Python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

Se o sistema gerar o seguinte, você estará pronto para começar a escrever os programas do TensorFlow:

Hello, TensorFlow!

Se o sistema emitir uma mensagem de erro em vez de uma saudação, consulte os problemas comuns de instalação na documentação oficial.

Instalando o Tensorflow no Ubuntu

Instalando o Tensorflow no Windows

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