Hvilken version af Python ville være bedst til at installere TensorFlow for at undgå problemer med ingen tilgængelige TF-distributioner?
Når man overvejer den optimale version af Python til installation af TensorFlow, især til brug af almindelige og simple estimatorer, er det vigtigt at tilpasse Python-versionen til TensorFlows kompatibilitetskrav for at sikre problemfri drift og for at undgå potentielle problemer relateret til utilgængelige TensorFlow-distributioner. Valget af Python-version er vigtigt, da TensorFlow, ligesom mange andre maskinlæringsbiblioteker, har specifikke afhængigheder og kompatibilitetsbegrænsninger, som skal overholdes for optimal ydeevne og funktionalitet.
TensorFlow er en meget fleksibel og kraftfuld open source-platform til maskinlæring udviklet af Google Brain-teamet. Det bruges i vid udstrækning til både forsknings- og produktionsformål, og det tilbyder en omfattende række værktøjer og biblioteker, der letter udviklingen og implementeringen af maskinlæringsmodeller. Platformen understøtter forskellige maskinlæringsalgoritmer og er især kendt for sin evne til at håndtere deep learning-modeller. Kompleksiteten og sofistikeringen af TensorFlow kommer dog med behovet for omhyggelig styring af softwareafhængigheder, hvoraf en af dem er den version af Python, der bruges.
I øjeblikket er TensorFlow 2.x den mest aktuelle store udgivelsesserie. TensorFlow 2.x bragte betydelige forbedringer i forhold til sin forgænger, TensorFlow 1.x, inklusive en mere intuitiv og brugervenlig API, ivrig udførelse som standard og bedre integration med Keras API, som nu er TensorFlows API på højt niveau. Disse ændringer gør TensorFlow 2.x særligt velegnet til begyndere og dem, der ønsker at arbejde med simple estimatorer, da det forenkler processen med at bygge og træne modeller.
Når du vælger Python-versionen til TensorFlow 2.x, er det vigtigt at overveje kompatibilitetsmatrixen leveret af TensorFlow-udviklerne. Fra TensorFlow 2.16, som er en af de nyeste versioner, er de officielt understøttede Python-versioner Python 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, 3.11, 3.12. Det er tilrådeligt at bruge en af disse versioner for at sikre kompatibilitet og for at undgå at støde på problemer relateret til utilgængelige distributioner.
Python 3.8 anbefales ofte som et fremragende valg af flere grunde. For det første er Python 3.8 en meget stabil udgivelse, der er blevet bredt adopteret og testet på tværs af forskellige platforme og miljøer. Denne version tilbyder en god balance mellem moderne funktioner og stabilitet, hvilket gør den til et pålideligt valg til maskinlæringsprojekter. Derudover indeholder Python 3.8 adskillige præstationsforbedringer og nye funktioner, der kan være gavnlige, når du arbejder med maskinlæringsrammer som TensorFlow.
For eksempel introducerede Python 3.8 "hvalrossoperatoren" (:=), som giver mulighed for tildelingsudtryk. Denne funktion kan være særlig nyttig til at skrive mere kortfattet og læsbar kode, hvilket ofte er et ønskeligt træk i maskinlæringsscripts, hvor klarhed og vedligeholdelse er vigtig. Desuden forbedrer forbedringer i multiprocessing-biblioteket og tilføjelsen af nye moduler og funktioner ydeevnen og anvendeligheden af Python 3.8 yderligere.
En anden grund til at vælge Python 3.8 er dens omfattende support fra fællesskabet og tilgængeligheden af tredjepartsbiblioteker. Mange biblioteker og rammer, der almindeligvis bruges sammen med TensorFlow, såsom NumPy, Pandas og Matplotlib, er fuldt ud kompatible med Python 3.8, hvilket sikrer, at du kan udnytte det fulde økosystem i Python til dine maskinlæringsprojekter.
For at installere TensorFlow med Python 3.8, anbefales det at bruge et virtuelt miljø. Denne tilgang hjælper med at administrere afhængigheder og undgå konflikter med andre Python-projekter på dit system. Følgende trin skitserer processen med at opsætte et virtuelt miljø og installere TensorFlow:
1. Installer Python 3.8: Sørg for, at Python 3.8 er installeret på dit system. Du kan downloade det fra det officielle Python-websted eller bruge en pakkehåndtering som 'apt' på Ubuntu eller 'brew' på macOS.
2. Skab et virtuelt miljø: Brug `venv`-modulet til at skabe et virtuelt miljø. Åbn en terminal og kør følgende kommandoer:
bash python3.8 -m venv tensorflow_env
Denne kommando vil oprette en ny mappe ved navn `tensorflow_env`, der indeholder et selvstændigt Python-miljø.
3. Aktiver det virtuelle miljø: Før du installerer TensorFlow, skal du aktivere det virtuelle miljø:
– På Windows:
bash
.\tensorflow_env\Scripts\activate
– På macOS og Linux:
bash
source tensorflow_env/bin/activate
4. Installer TensorFlow: Med det virtuelle miljø aktiveret, installer TensorFlow ved hjælp af `pip`:
bash pip install tensorflow
Denne kommando installerer den seneste version af TensorFlow, der er kompatibel med din Python-version.
5. Bekræft installationen: For at sikre, at TensorFlow er installeret korrekt, kan du køre et simpelt script for at kontrollere versionen:
python import tensorflow as tf print(tf.__version__)
Hvis TensorFlow er installeret korrekt, vil dette script udskrive TensorFlows versionsnummer.
Ved at følge disse trin kan du opsætte et udviklingsmiljø, der er velegnet til at eksperimentere med almindelige og simple estimatorer i TensorFlow. Denne opsætning hjælper dig med at undgå problemer relateret til inkompatible Python-versioner eller utilgængelige TensorFlow-distributioner.
Det er også værd at bemærke, at selvom Python 3.8 er en anbefalet version, er Python 3.9, 3.10, 3.11 og endda 3.12 også levedygtige muligheder, hvis du har brug for funktioner, der er specifikke for disse udgivelser. Det er dog generelt tilrådeligt at undgå at bruge versioner, der ikke er officielt understøttet af TensorFlow, da dette kan føre til kompatibilitetsproblemer og uventet adfærd.
I øjeblikket (fra januar 2025) leverer TensorFlow ikke officielt pakker (hjul) til Python 3.13 på PyPI.
Man kan tjekke kravene til TensorFlow-pakken på PyPI: https://pypi.org/project/tensorflow/
TensorFlow halter typisk lidt efter nye Python-udgivelser, fordi det skal bygges/testes på hver version. Fra januar 2025 understøtter de seneste TensorFlow-udgivelser normalt Python 3.7 til 3.12 og ikke 3.13.
For eksempel fejlmeddelelser:
FEJL: Kunne ikke finde en version, der opfylder kravet til tensorflow
FEJL: Der blev ikke fundet nogen matchende fordeling for tensorflow
betyder, at PyPI faktisk ikke har nogen TensorFlow-hjul, der matcher Python 3.13 på Windows 10.
Sådan rettes disse typer fejl:
Mulighed A: Installer en understøttet Python-version
Installer Python 3.11 (eller 3.12) på dit system.
Officielle TensorFlow 2.x understøtter disse versioner på Windows.
Genskab/bekræft din PATH, så din standard python-kommando peger på den nye, understøttede version.
Eller endnu bedre, brug et virtuelt miljø eller conda-miljø.
Installer TensorFlow:
pip install --upgrade pip pip install tensorflow
Bekræft ved at køre:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
Mulighed B: Brug Conda Environment
Hvis du har Anaconda eller Miniconda (hvis ikke kan du nemt installere dem):
Opret et nyt miljø med Python 3.11 eller 3.12:
conda create -n tf_env python=3.11 conda activate tf_env
Installer TensorFlow (CPU-version):
pip install tensorflow
or
conda install -c conda-forge tensorflow
Test det:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
Husk på, at der fra januar 2025 endnu ikke er nogen officiel TensorFlow-hjulunderstøttelse for Python 3.13 på PyPI.
Therefore you need to use a supported Python version (3.7–3.12) or a conda environment set to Python <= 3.12. That will allow you to successfully pip install tensorflow. Once you’re on a supported Python version, you should be able to install TensorFlow without error. Selecting the appropriate Python version is a critical step in setting up a machine learning environment with TensorFlow. Python 3.8 stands out as a robust choice due to its compatibility, stability, and the wealth of features it offers. By aligning your Python version with TensorFlow's requirements, you can ensure a smoother development experience and focus on building and training your machine learning models using plain and simple estimators.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hvad er præstationsevalueringsmålingerne for en model?
- Hvad er lineær regression?
- Er det muligt at kombinere forskellige ML-modeller og bygge en master AI?
- Hvad er nogle af de mest almindelige algoritmer, der bruges i maskinlæring?
- Hvordan opretter man en version af modellen?
- Hvordan anvender man de 7 trin i ML i en eksempelsammenhæng?
- Hvordan kan maskinlæring anvendes på byggetilladelsesdata?
- Hvorfor blev AutoML Tables udgået, og hvad efterfølger dem?
- Hvad er opgaven med at fortolke doodles tegnet af spillere i forbindelse med AI?
- Når læsematerialerne taler om "at vælge den rigtige algoritme", betyder det, at stort set alle mulige algoritmer allerede eksisterer? Hvordan ved vi, at en algoritme er den "rigtige" til et specifikt problem?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning