Koja verzija Pythona bi bila najbolja za instaliranje TensorFlow-a kako bi se izbjegli problemi s nedostupnom TF distribucijom?
Kada se razmatra optimalna verzija Pythona za instalaciju TensorFlow-a, posebno za korištenje običnih i jednostavnih procjenitelja, bitno je uskladiti verziju Pythona sa zahtjevima kompatibilnosti TensorFlow-a kako bi se osigurao nesmetan rad i izbjegli bilo kakvi potencijalni problemi u vezi s nedostupnim TensorFlow distribucijama. Izbor Python verzije je važan jer TensorFlow, kao i mnoge druge biblioteke za mašinsko učenje, ima specifične zavisnosti i ograničenja kompatibilnosti kojih se mora pridržavati za optimalne performanse i funkcionalnost.
TensorFlow je vrlo fleksibilna i moćna platforma otvorenog koda za strojno učenje koju je razvio Google Brain tim. Široko se koristi u istraživačke i proizvodne svrhe, a nudi širok raspon alata i biblioteka koje olakšavaju razvoj i primjenu modela strojnog učenja. Platforma podržava različite algoritme mašinskog učenja i posebno je poznata po svojoj sposobnosti da rukuje modelima dubokog učenja. Međutim, složenost i sofisticiranost TensorFlow-a dolazi sa potrebom za pažljivim upravljanjem softverskim ovisnostima, od kojih je jedna verzija Pythona koja se koristi.
Trenutno je TensorFlow 2.x najnovija serija velikih izdanja. TensorFlow 2.x je donio značajna poboljšanja u odnosu na svog prethodnika, TensorFlow 1.x, uključujući intuitivniji i korisniji API, željno izvršavanje prema zadanim postavkama i bolju integraciju sa Keras API-jem, koji je sada API visokog nivoa TensorFlow-a. Ove promjene čine TensorFlow 2.x posebno pogodnim za početnike i one koji žele raditi s jednostavnim procjeniteljima, jer pojednostavljuje proces izgradnje i obuke modela.
Prilikom odabira Python verzije za TensorFlow 2.x, važno je uzeti u obzir matricu kompatibilnosti koju su obezbijedili TensorFlow programeri. 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 u vezi s nedostupnim distribucijama.
Python 3.8 često se preporučuje kao odličan izbor iz više razloga. Prvo, Python 3.8 je vrlo stabilno izdanje koje je široko prihvaćeno i testirano na različitim platformama i okruženjima. Ova verzija nudi dobar balans između modernih karakteristika i stabilnosti, što je čini pouzdanim izborom za projekte mašinskog učenja. Osim toga, Python 3.8 uključuje nekoliko poboljšanja performansi i novih funkcija koje mogu biti korisne kada radite sa okvirima za strojno učenje kao što je TensorFlow.
Na primjer, Python 3.8 uveo je "mož operator" (:=), koji dozvoljava izraze dodjeljivanja. Ova funkcija može biti posebno korisna za pisanje sažetijeg i čitljivijeg koda, što je često poželjna osobina u skriptama za strojno učenje gdje su jasnoća i mogućnost održavanja važni. Štaviše, poboljšanja u biblioteci za više procesa i dodavanje novih modula i funkcija dodatno poboljšavaju performanse i upotrebljivost Python 3.8.
Drugi razlog za odabir Python 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 sa Pythonom 3.8, osiguravajući da možete iskoristiti puni ekosistem Pythona za svoje projekte mašinskog učenja.
Da biste instalirali TensorFlow uz Python 3.8, preporučuje se korištenje virtuelnog okruženja. Ovaj pristup pomaže u upravljanju ovisnostima i izbjegavanju sukoba s drugim Python projektima na vašem sistemu. Sljedeći koraci opisuju proces postavljanja virtuelnog okruženja i instaliranja TensorFlow-a:
1. Instalirajte Python 3.8: Uverite se da je Python 3.8 instaliran na vašem sistemu. Možete ga preuzeti sa službene Python web stranice ili koristiti upravitelj paketa kao što je `apt` na Ubuntu ili `brew` na macOS-u.
2. Kreirajte virtuelno okruženje: Koristite `venv` modul za kreiranje virtuelnog okruženja. Otvorite terminal i pokrenite sljedeće naredbe:
bash python3.8 -m venv tensorflow_env
Ova naredba će kreirati novi direktorij pod nazivom `tensorflow_env` koji sadrži samostalno Python okruženje.
3. Aktivirajte virtuelno okruženje: Prije instaliranja TensorFlowa, aktivirajte virtualno okruženje:
– Na Windowsima:
bash
.\tensorflow_env\Scripts\activate
– Na macOS i Linux:
bash
source tensorflow_env/bin/activate
4. Instalirajte TensorFlow: Sa aktiviranim virtuelnim okruženjem, instalirajte TensorFlow koristeći `pip`:
bash pip install tensorflow
Ova naredba će instalirati najnoviju verziju TensorFlow-a kompatibilnu s vašom verzijom Pythona.
5. Provjerite instalaciju: Da biste bili sigurni da je TensorFlow ispravno instaliran, možete pokrenuti jednostavnu skriptu da provjerite verziju:
python import tensorflow as tf print(tf.__version__)
Ako je TensorFlow ispravno instaliran, ova skripta će ispisati broj verzije TensorFlow-a.
Prateći ove korake, možete postaviti razvojno okruženje koje je pogodno za eksperimentisanje sa jednostavnim i jednostavnim procenjivačima u TensorFlow-u. Ovo podešavanje će vam pomoći da izbjegnete probleme vezane za nekompatibilne verzije Pythona ili nedostupne TensorFlow distribucije.
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 funkcije specifične za ta izdanja. Međutim, općenito je preporučljivo izbjegavati korištenje verzija koje TensorFlow službeno ne podržava, jer to može dovesti do problema s kompatibilnošću i neočekivanog ponašanja.
Trenutno (od januara 2025.) TensorFlow zvanično ne pruža pakete (točkove) za Python 3.13 na PyPI.
Zahtjeve za TensorFlow paket možete provjeriti na PyPI: https://pypi.org/project/tensorflow/
TensorFlow obično malo zaostaje za novim Python izdanjima jer mora biti izgrađen/testiran na svakoj verziji. Od januara 2025., najnovija TensorFlow izdanja obično podržavaju Python 3.7 do 3.12, a ne 3.13.
Na primjer poruke o grešci:
GREŠKA: Nije moguće pronaći verziju koja zadovoljava zahtjev tenzorflow
GREŠKA: Nije pronađena odgovarajuća distribucija za tensorflow
znači da PyPI zaista nema TensorFlow točkove koji odgovaraju Pythonu 3.13 na Windows 10.
Da ispravite ove vrste grešaka:
Opcija A: Instalirajte podržanu verziju Pythona
Instalirajte Python 3.11 (ili 3.12) na svoj sistem.
Zvanični TensorFlow 2.x podržava ove verzije na Windows-u.
Ponovo kreirajte/provjerite svoj PATH tako da vaša zadana python komanda ukazuje 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 Anaconda ili Miniconda (ako ne možete ih lako instalirati):
Kreirajte novo okruženje sa Python 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 ga:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
Imajte na umu da od januara 2025. još ne postoji zvanična podrška za TensorFlow točkove za Python 3.13 na PyPI.
Stoga morate koristiti podržanu verziju Pythona (3.7–3.12) ili conda okruženje postavljeno na Python <= 3.12. To će vam omogućiti da uspješno instalirate tensorflow. Kada budete na podržanoj verziji Pythona, trebali biste moći instalirati TensorFlow bez greške. Odabir odgovarajuće Python verzije je kritičan korak u postavljanju okruženja za strojno učenje s TensorFlow. Python 3.8 ističe se kao robustan izbor zbog svoje kompatibilnosti, stabilnosti i bogatstva funkcija koje nudi. Usklađivanjem vaše Python verzije sa zahtjevima TensorFlow-a, možete osigurati lakše iskustvo razvoja i fokusirati se na izgradnju i obuku vaših modela mašinskog učenja pomoću običnih i jednostavnih procjenitelja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Koje su metrike procjene učinka modela?
- Šta je linearna regresija?
- Da li je moguće kombinovati različite ML modele i izgraditi master AI?
- Koji su neki od najčešćih algoritama koji se koriste u mašinskom učenju?
- Kako napraviti verziju modela?
- Kako primijeniti 7 koraka ML-a u kontekstu primjera?
- Kako se mašinsko učenje može primijeniti na podatke o građevinskim dozvolama?
- Zašto su AutoML tabele ukinute i šta ih slijedi?
- Koji je zadatak tumačenja crteža koje su igrači nacrtali u kontekstu AI?
- Kada se u materijalima za čitanje 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?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning