Cara Install dan Konfigurasi TensorFlow di CentOS 8

TensorFlow adalah platform open source untuk machine learning yang dibangun oleh Google. TensorFlow digunakan oleh sejumlah organisasi termasuk Twitter, PayPal, Intel, Lenovo, dan Airbus.

TensorFlow dapat diinstal di seluruh sistem, dalam Python virtual environment, sebagai Docker container atau dengan Anaconda.

TensorFlow mendukung Python 2 dan 3. Kami akan menggunakan Python 3 dan install TensorFlow di dalam virtual environment.

Virtual environment memungkinkan Anda untuk memiliki beberapa lingkungan Python terisolasi yang berbeda pada satu komputer dan menginstal versi spesifik modul berdasarkan setiap proyek, tanpa khawatir itu akan mempengaruhi Proyek Anda yang lain.

Install TensorFlow di CentOS

Tidak seperti distribusi Linux lainnya, Python tidak diinstal secara default pada CentOS 8. Untuk install Python 3 pada CentOS 8, jalankan perintah berikut sebagai user root atau sudo di terminal Anda:

sudo dnf install python3

Perintah di atas akan menginstal Python 3.6 dan pip. Untuk menjalankan Python 3, Anda harus mengetikkan python3 secara eksplisit, dan untuk menjalankan pip ketik pip3.

Mulai dari Python 3.6, cara yang disarankan untuk membuat virtual environment adalah dengan menggunakan modul venv.

Masuk ke direktori tempat Anda ingin menyimpan proyek TensorFlow. Ini bisa berada di direktori home Anda atau direktori lain di mana Anda dapat memiliki akses read dan write.

Buat direktori baru untuk proyek TensorFlow dan masuk ke dalamnya:

mkdir proyek_tensorflow 
cd proyek_tensorflow

Di dalam direktori, jalankan perintah berikut untuk membuat virtual environment :

python3 -m venv venv

Perintah di atas membuat direktori bernama venv, berisi salinan Python binary, pip Python library, dan file pendukung lainnya. Anda dapat menggunakan nama apa pun yang Anda inginkan untuk virtual environment.

Untuk mulai menggunakan virtual environment, aktifkan dengan mengetik:

source venv/bin/activate

Setelah diaktifkan, direktori bin di virtual environment akan ditambahkan di awal variabel $PATH. Selain itu, prompt shell Anda akan berubah, dan itu akan menampilkan nama virtual environment yang saat ini Anda gunakan. Dalam hal ini adalah venv.

Tensorflow dan pip

Instalasi TensorFlow membutuhkan pip versi 19 atau lebih tinggi. Jalankan perintah berikut untuk meningkatkan pip ke versi terbaru:

pip install --upgrade pip

Setelah virtual environment dibuat dan diaktifkan, install TensorFlow library menggunakan perintah berikut:

pip install --upgrade tensorflow

Jika Anda memiliki dedicated NVIDIA GPU dan ingin memanfaatkan kekuatan GPU tersebut untuk pemrosesan, instal paket tensorflow-gpu, yang mencakup dan memperluas fungsi tensorflow untuk dukungan GPU.

Dalam virtual environment, Anda dapat menggunakan perintah pip bukan pip3 dan python, bukan python3.

Untuk memverifikasi instalasi, jalankan perintah berikut, yang akan mencetak versi TensorFlow:

python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'

Pada saat menulis artikel ini, versi stabil terbaru dari TensorFlow adalah 2.1.0:

2.1.0

Versi TensorFlow Anda mungkin berbeda dari versi yang ditampilkan di sini.

Jika Anda baru menggunakan TensorFlow, kunjungi halaman Memulai dengan TensorFlow dan pelajari cara membuat aplikasi Machine Learning pertama Anda. Anda juga dapat clone TensorFlow Models atau repositori TensorFlow-Examples dari Github dan menjelajahi dan menguji contoh-contoh TensorFlow.

Setelah selesai dengan pekerjaan Anda, nonaktifkan lingkungan dengan mengetikkan deactivate, dan Anda akan kembali ke shell normal Anda.