Apabila mempertimbangkan versi Python yang optimum untuk memasang TensorFlow, terutamanya untuk menggunakan penganggar biasa dan ringkas, adalah penting untuk menyelaraskan versi Python dengan keperluan keserasian TensorFlow untuk memastikan operasi lancar dan untuk mengelakkan sebarang isu yang mungkin berkaitan dengan pengedaran TensorFlow yang tidak tersedia. Pilihan versi Python adalah penting kerana TensorFlow, seperti banyak perpustakaan pembelajaran mesin lain, mempunyai kebergantungan khusus dan kekangan keserasian yang mesti dipatuhi untuk prestasi dan kefungsian optimum.
TensorFlow ialah platform sumber terbuka yang sangat fleksibel dan berkuasa untuk pembelajaran mesin yang dibangunkan oleh pasukan Google Brain. Ia digunakan secara meluas untuk kedua-dua tujuan penyelidikan dan pengeluaran, dan ia menawarkan rangkaian alat dan perpustakaan yang luas yang memudahkan pembangunan dan penggunaan model pembelajaran mesin. Platform ini menyokong pelbagai algoritma pembelajaran mesin dan terkenal dengan keupayaannya untuk mengendalikan model pembelajaran mendalam. Walau bagaimanapun, kerumitan dan kecanggihan TensorFlow datang dengan keperluan untuk pengurusan kebergantungan perisian yang teliti, salah satunya ialah versi Python yang digunakan.
Pada masa ini TensorFlow 2.x ialah siri keluaran utama terkini. TensorFlow 2.x membawa peningkatan ketara berbanding pendahulunya, TensorFlow 1.x, termasuk API yang lebih intuitif dan mesra pengguna, pelaksanaan yang bersemangat secara lalai dan penyepaduan yang lebih baik dengan API Keras, yang kini merupakan API peringkat tinggi TensorFlow. Perubahan ini menjadikan TensorFlow 2.x amat sesuai untuk pemula dan mereka yang ingin bekerja dengan penganggar mudah, kerana ia memudahkan proses membina dan melatih model.
Apabila memilih versi Python untuk TensorFlow 2.x, adalah penting untuk mempertimbangkan matriks keserasian yang disediakan oleh pembangun TensorFlow. Sehingga TensorFlow 2.16, yang merupakan salah satu versi terkini, versi Python yang disokong secara rasmi ialah Python 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, 3.11, 3.12. Adalah dinasihatkan untuk menggunakan salah satu daripada versi ini untuk memastikan keserasian dan untuk mengelakkan daripada menghadapi isu yang berkaitan dengan pengedaran yang tidak tersedia.
Python 3.8 sering disyorkan sebagai pilihan yang sangat baik untuk beberapa sebab. Pertama, Python 3.8 ialah keluaran yang sangat stabil yang telah diterima pakai dan diuji secara meluas merentasi pelbagai platform dan persekitaran. Versi ini menawarkan keseimbangan yang baik antara ciri moden dan kestabilan, menjadikannya pilihan yang boleh dipercayai untuk projek pembelajaran mesin. Selain itu, Python 3.8 menyertakan beberapa peningkatan prestasi dan ciri baharu yang boleh memberi manfaat apabila bekerja dengan rangka kerja pembelajaran mesin seperti TensorFlow.
Sebagai contoh, Python 3.8 memperkenalkan "pengendali walrus" (:=), yang membenarkan ungkapan tugasan. Ciri ini amat berguna untuk menulis kod yang lebih ringkas dan boleh dibaca, yang selalunya merupakan sifat yang diingini dalam skrip pembelajaran mesin yang kejelasan dan kebolehselenggaraan adalah penting. Selain itu, penambahbaikan dalam perpustakaan berbilang pemprosesan dan penambahan modul dan fungsi baharu meningkatkan lagi prestasi dan kebolehgunaan Python 3.8.
Satu lagi sebab untuk memilih Python 3.8 ialah sokongan meluas daripada komuniti dan ketersediaan perpustakaan pihak ketiga. Banyak perpustakaan dan rangka kerja yang biasa digunakan bersama TensorFlow, seperti NumPy, Pandas dan Matplotlib, serasi sepenuhnya dengan Python 3.8, memastikan anda boleh memanfaatkan ekosistem penuh Python untuk projek pembelajaran mesin anda.
Untuk memasang TensorFlow dengan Python 3.8, adalah disyorkan untuk menggunakan persekitaran maya. Pendekatan ini membantu mengurus kebergantungan dan mengelakkan konflik dengan projek Python lain pada sistem anda. Langkah berikut menggariskan proses menyediakan persekitaran maya dan memasang TensorFlow:
1. Pasang Python 3.8: Pastikan Python 3.8 dipasang pada sistem anda. Anda boleh memuat turunnya daripada tapak web rasmi Python atau menggunakan pengurus pakej seperti `apt` pada Ubuntu atau `brew` pada macOS.
2. Cipta persekitaran maya: Gunakan modul `venv` untuk mencipta persekitaran maya. Buka terminal dan jalankan arahan berikut:
bash python3.8 -m venv tensorflow_env
Perintah ini akan mencipta direktori baharu bernama `tensorflow_env` yang mengandungi persekitaran Python kendiri.
3. Aktifkan persekitaran maya: Sebelum memasang TensorFlow, aktifkan persekitaran maya:
– Pada Windows:
bash .\tensorflow_env\Scripts\activate
– Pada macOS dan Linux:
bash source tensorflow_env/bin/activate
4. Pasang TensorFlow: Dengan persekitaran maya diaktifkan, pasang TensorFlow menggunakan `pip`:
bash pip install tensorflow
Perintah ini akan memasang versi terkini TensorFlow yang serasi dengan versi Python anda.
5. Sahkan pemasangan: Untuk memastikan bahawa TensorFlow dipasang dengan betul, anda boleh menjalankan skrip mudah untuk menyemak versi:
python import tensorflow as tf print(tf.__version__)
Jika TensorFlow dipasang dengan betul, skrip ini akan mencetak nombor versi TensorFlow.
Dengan mengikuti langkah ini, anda boleh menyediakan persekitaran pembangunan yang sangat sesuai untuk bereksperimen dengan penganggar biasa dan mudah dalam TensorFlow. Persediaan ini akan membantu anda mengelakkan isu yang berkaitan dengan versi Python yang tidak serasi atau pengedaran TensorFlow yang tidak tersedia.
Perlu juga diperhatikan bahawa walaupun Python 3.8 adalah versi yang disyorkan, Python 3.9, 3.10, 3.11 dan juga 3.12 juga merupakan pilihan yang berdaya maju jika anda memerlukan ciri khusus untuk keluaran tersebut. Walau bagaimanapun, secara amnya adalah dinasihatkan untuk mengelak daripada menggunakan versi yang tidak disokong secara rasmi oleh TensorFlow, kerana ini boleh membawa kepada isu keserasian dan tingkah laku yang tidak dijangka.
Pada masa ini (sehingga Januari 2025) TensorFlow tidak menyediakan pakej (roda) secara rasmi untuk Python 3.13 pada PyPI.
Seseorang boleh menyemak keperluan untuk pakej TensorFlow pada PyPI: https://pypi.org/project/tensorflow/
TensorFlow biasanya ketinggalan sedikit di belakang keluaran Python baharu kerana ia mesti dibina/diuji pada setiap versi. Mulai Januari 2025, keluaran TensorFlow terkini biasanya menyokong Python 3.7 hingga 3.12 dan bukan 3.13.
Contohnya mesej ralat:
RALAT: Tidak dapat mencari versi yang memenuhi keperluan aliran tensor
RALAT: Tiada pengedaran sepadan ditemui untuk aliran tensor
bermakna PyPI sememangnya tidak mempunyai roda TensorFlow yang sepadan dengan Python 3.13 pada Windows 10.
Untuk membetulkan jenis ralat ini:
Pilihan A: Pasang Versi Python yang Disokong
Pasang Python 3.11 (atau 3.12) pada sistem anda.
TensorFlow 2.x rasmi menyokong versi ini pada Windows.
Buat semula/sahkan PATH anda supaya arahan python lalai anda menghala ke versi baharu yang disokong.
Atau lebih baik lagi, gunakan persekitaran maya atau persekitaran konda.
Pasang TensorFlow:
pip install --upgrade pip pip install tensorflow
Sahkan dengan menjalankan:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
Pilihan B: Gunakan Persekitaran Conda
Jika anda mempunyai Anaconda atau Miniconda (jika tidak, anda boleh memasangnya dengan mudah):
Cipta persekitaran baharu dengan Python 3.11 atau 3.12:
conda create -n tf_env python=3.11 conda activate tf_env
Pasang TensorFlow (versi CPU):
pip install tensorflow
or
conda install -c conda-forge tensorflow
Uji:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
Harap maklum bahawa setakat Januari 2025 belum ada sokongan roda TensorFlow rasmi untuk Python 3.13 pada PyPI.
Oleh itu anda perlu menggunakan versi Python yang disokong (3.7–3.12) atau persekitaran conda yang ditetapkan kepada Python <= 3.12. Itu akan membolehkan anda berjaya memasang tensorflow dengan jayanya. Sebaik sahaja anda menggunakan versi Python yang disokong, anda sepatutnya dapat memasang TensorFlow tanpa ralat. Memilih versi Python yang sesuai ialah langkah kritikal dalam menyediakan persekitaran pembelajaran mesin dengan TensorFlow. Python 3.8 menonjol sebagai pilihan yang mantap kerana keserasian, kestabilan, dan banyak ciri yang ditawarkannya. Dengan menyelaraskan versi Python anda dengan keperluan TensorFlow, anda boleh memastikan pengalaman pembangunan yang lebih lancar dan menumpukan pada membina dan melatih model pembelajaran mesin anda menggunakan penganggar biasa dan mudah.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apabila bahan bacaan bercakap tentang "memilih algoritma yang betul", adakah ini bermakna pada dasarnya semua algoritma yang mungkin sudah wujud? Bagaimanakah kita tahu bahawa algoritma adalah yang "betul" untuk masalah tertentu?
- Apakah hiperparameter yang digunakan dalam pembelajaran mesin?
- Apakah bahasa pengaturcaraan untuk pembelajaran mesin ia adalah Just Python
- Bagaimanakah pembelajaran mesin digunakan pada dunia sains?
- Bagaimanakah anda memutuskan algoritma pembelajaran mesin yang hendak digunakan dan bagaimana anda menemuinya?
- Apakah perbezaan antara Pembelajaran Bersekutu, Pengkomputeran Tepi dan Pembelajaran Mesin Pada Peranti?
- Bagaimana untuk menyediakan dan membersihkan data sebelum latihan?
- Apakah tugas dan aktiviti awal yang khusus dalam projek pembelajaran mesin?
- Apakah peraturan praktikal untuk menggunakan strategi dan model pembelajaran mesin tertentu?
- Parameter yang manakah menunjukkan bahawa sudah tiba masanya untuk beralih daripada model linear kepada pembelajaran mendalam?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML