Python-ის რომელი ვერსია იქნება საუკეთესო TensorFlow-ის ინსტალაციისთვის, რათა თავიდან აიცილოთ პრობლემები TF დისტრიბუციების გარეშე?

/ / გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, სადა და მარტივი შემფასებლები

Python-ის ოპტიმალური ვერსიის განხილვისას TensorFlow-ის ინსტალაციისთვის, განსაკუთრებით უბრალო და მარტივი შემფასებლების გამოყენებისთვის, აუცილებელია Python-ის ვერსიის გათანაბრება TensorFlow-ის თავსებადობის მოთხოვნებთან, რათა უზრუნველყოს გლუვი მუშაობა და თავიდან იქნას აცილებული ნებისმიერი პოტენციური პრობლემა, რომელიც დაკავშირებულია მიუწვდომელ TensorFlow დისტრიბუციებთან. Python-ის ვერსიის არჩევანი მნიშვნელოვანია, რადგან TensorFlow-ს, ისევე როგორც მანქანური სწავლების ბევრ სხვა ბიბლიოთეკას, აქვს სპეციფიკური დამოკიდებულებები და თავსებადობის შეზღუდვები, რომლებიც უნდა დაიცვან ოპტიმალური შესრულებისა და ფუნქციონირებისთვის.

TensorFlow არის უაღრესად მოქნილი და ძლიერი ღია კოდის პლატფორმა მანქანური სწავლისთვის, რომელიც შემუშავებულია Google Brain-ის გუნდის მიერ. იგი ფართოდ გამოიყენება როგორც კვლევის, ასევე წარმოების მიზნებისთვის და გთავაზობთ ინსტრუმენტებისა და ბიბლიოთეკების ფართო სპექტრს, რომლებიც ხელს უწყობენ მანქანათმცოდნეობის მოდელების შემუშავებასა და დანერგვას. პლატფორმა მხარს უჭერს მანქანური სწავლების სხვადასხვა ალგორითმს და განსაკუთრებით ცნობილია ღრმა სწავლის მოდელების მართვის შესაძლებლობით. თუმცა, TensorFlow-ის სირთულესა და დახვეწილობას თან ახლავს პროგრამული დამოკიდებულებების ფრთხილად მართვა, რომელთაგან ერთ-ერთი არის Python-ის გამოყენებული ვერსია.

ამჟამად TensorFlow 2.x არის ყველაზე აქტუალური ძირითადი გამოშვების სერია. TensorFlow 2.x-მა მნიშვნელოვანი გაუმჯობესება მოიტანა თავის წინამორბედთან, TensorFlow 1.x-თან შედარებით, მათ შორის უფრო ინტუიციური და მოსახერხებელი API, ნაგულისხმევი შესრულება და უკეთესი ინტეგრაცია Keras API-სთან, რომელიც ახლა არის TensorFlow-ის მაღალი დონის API. ეს ცვლილებები TensorFlow 2.x-ს განსაკუთრებით შესაფერისს ხდის დამწყებთათვის და მათთვის, ვინც ეძებს მარტივ შემფასებელთან მუშაობას, რადგან ის ამარტივებს მოდელების შექმნისა და ტრენინგის პროცესს.

TensorFlow 2.x-ისთვის პითონის ვერსიის არჩევისას მნიშვნელოვანია გავითვალისწინოთ TensorFlow დეველოპერების მიერ მოწოდებული თავსებადობის მატრიცა. როგორც TensorFlow 2.16, რომელიც არის ერთ-ერთი უახლესი ვერსია, ოფიციალურად მხარდაჭერილი Python ვერსიებია Python 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, 3.11, 3.12. მიზანშეწონილია გამოიყენოთ ერთ-ერთი ასეთი ვერსია, რათა უზრუნველყოთ თავსებადობა და თავიდან აიცილოთ პრობლემები, რომლებიც დაკავშირებულია მიუწვდომელ დისტრიბუციებთან.

Python 3.8 ხშირად რეკომენდებულია, როგორც შესანიშნავი არჩევანი რამდენიმე მიზეზის გამო. პირველ რიგში, Python 3.8 არის ძალიან სტაბილური გამოშვება, რომელიც ფართოდ იქნა მიღებული და გამოცდილი სხვადასხვა პლატფორმებსა და გარემოში. ეს ვერსია გთავაზობთ კარგ ბალანსს თანამედროვე მახასიათებლებსა და სტაბილურობას შორის, რაც მას საიმედო არჩევანს ხდის მანქანური სწავლების პროექტებისთვის. გარდა ამისა, Python 3.8 მოიცავს მუშაობის რამდენიმე გაუმჯობესებას და ახალ ფუნქციებს, რომლებიც შეიძლება იყოს მომგებიანი მანქანური სწავლების ჩარჩოებთან მუშაობისას, როგორიცაა TensorFlow.

მაგალითად, Python 3.8-მა შემოიტანა "walrus ოპერატორი" (:=), რომელიც იძლევა მინიჭების გამოხატვის საშუალებას. ეს ფუნქცია შეიძლება განსაკუთრებით სასარგებლო იყოს უფრო ლაკონური და წასაკითხი კოდის დასაწერად, რაც ხშირად სასურველი თვისებაა მანქანათმცოდნეობის სკრიპტებში, სადაც სიცხადე და შენარჩუნება მნიშვნელოვანია. გარდა ამისა, მრავალპროცესური ბიბლიოთეკის გაუმჯობესება და ახალი მოდულების და ფუნქციების დამატება კიდევ უფრო აძლიერებს Python 3.8-ის მუშაობას და გამოყენებადობას.

Python 3.8-ის არჩევის კიდევ ერთი მიზეზი არის მისი ფართო მხარდაჭერა საზოგადოების მხრიდან და მესამე მხარის ბიბლიოთეკების ხელმისაწვდომობა. ბევრი ბიბლიოთეკა და ჩარჩო, რომლებიც ჩვეულებრივ გამოიყენება TensorFlow-თან ერთად, როგორიცაა NumPy, Pandas და Matplotlib, სრულად თავსებადია Python 3.8-თან, რაც უზრუნველყოფს, რომ თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ Python-ის სრული ეკოსისტემა თქვენი მანქანური სწავლების პროექტებისთვის.

Python 3.8-ით TensorFlow-ის ინსტალაციისთვის რეკომენდებულია ვირტუალური გარემოს გამოყენება. ეს მიდგომა დაგეხმარებათ მართოთ დამოკიდებულებები და თავიდან აიცილოთ კონფლიქტები თქვენს სისტემაში Python-ის სხვა პროექტებთან. შემდეგი ნაბიჯები ასახავს ვირტუალური გარემოს დაყენებისა და TensorFlow-ის ინსტალაციის პროცესს:

1. დააინსტალირეთ Python 3.8: დარწმუნდით, რომ Python 3.8 დაინსტალირებულია თქვენს სისტემაში. შეგიძლიათ გადმოწეროთ პითონის ოფიციალური ვებსაიტიდან ან გამოიყენოთ პაკეტის მენეჯერი, როგორიცაა `apt` Ubuntu-ზე ან `brew` macOS-ზე.

2. შექმენით ვირტუალური გარემო: გამოიყენეთ `venv` მოდული ვირტუალური გარემოს შესაქმნელად. გახსენით ტერმინალი და გაუშვით შემდეგი ბრძანებები:

bash
   python3.8 -m venv tensorflow_env

ეს ბრძანება შექმნის ახალ დირექტორიას სახელად `tensorflow_env` რომელიც შეიცავს დამოუკიდებელ Python გარემოს.

3. გააქტიურეთ ვირტუალური გარემო: TensorFlow-ის დაყენებამდე გააქტიურეთ ვირტუალური გარემო:
- Windows-ზე:

bash
     .\tensorflow_env\Scripts\activate

- macOS-ზე და Linux-ზე:

bash
     source tensorflow_env/bin/activate

4. დააინსტალირეთ TensorFlow: ვირტუალური გარემოს გააქტიურებით, დააინსტალირეთ TensorFlow `pip`-ის გამოყენებით:

bash
   pip install tensorflow

ეს ბრძანება დააინსტალირებს TensorFlow-ის უახლეს ვერსიას, რომელიც თავსებადია თქვენს Python ვერსიასთან.

5. შეამოწმეთ ინსტალაცია: იმის უზრუნველსაყოფად, რომ TensorFlow სწორად არის დაინსტალირებული, შეგიძლიათ გაუშვათ მარტივი სკრიპტი ვერსიის შესამოწმებლად:

python
   import tensorflow as tf
   print(tf.__version__)

თუ TensorFlow სწორად არის დაინსტალირებული, ეს სკრიპტი დაბეჭდავს TensorFlow-ის ვერსიის ნომერს.

ამ ნაბიჯების მიყოლებით, შეგიძლიათ შექმნათ განვითარების გარემო, რომელიც კარგად არის შესაფერისი TensorFlow-ში უბრალო და მარტივ შემფასებლებთან ექსპერიმენტებისთვის. ეს დაყენება დაგეხმარებათ თავიდან აიცილოთ პრობლემები, რომლებიც დაკავშირებულია Python-ის შეუთავსებელ ვერსიებთან ან მიუწვდომელ TensorFlow დისტრიბუციებთან.

აღსანიშნავია ისიც, რომ მიუხედავად იმისა, რომ Python 3.8 არის რეკომენდირებული ვერსია, Python 3.9, 3.10, 3.11 და თუნდაც 3.12 ასევე ეფექტური ვარიანტებია, თუ თქვენ გჭირდებათ ამ გამოშვებისთვის სპეციფიკური ფუნქციები. თუმცა, ზოგადად მიზანშეწონილია თავიდან აიცილოთ ვერსიების გამოყენება, რომლებიც ოფიციალურად არ არის მხარდაჭერილი TensorFlow-ის მიერ, რადგან ამან შეიძლება გამოიწვიოს თავსებადობის პრობლემები და მოულოდნელი ქცევა.

ამჟამად (2025 წლის იანვრისთვის) TensorFlow ოფიციალურად არ უზრუნველყოფს პაკეტებს (ბორბლებს) Python 3.13-ისთვის PyPI-ზე.

შეგიძლიათ შეამოწმოთ TensorFlow პაკეტის მოთხოვნები PyPI-ზე: https://pypi.org/project/tensorflow/

TensorFlow, როგორც წესი, ოდნავ ჩამორჩება პითონის ახალ გამოშვებებს, რადგან ის უნდა იყოს აშენებული/შემოწმებული თითოეულ ვერსიაზე. 2025 წლის იანვრის მდგომარეობით, TensorFlow-ის უახლესი გამოშვებები ჩვეულებრივ მხარს უჭერს Python 3.7-დან 3.12-მდე და არა 3.13-ს.

მაგალითად, შეცდომის შეტყობინებები:

შეცდომა: ვერ მოიძებნა ვერსია, რომელიც აკმაყოფილებს tensorflow-ის მოთხოვნას
შეცდომა: tensorflow-სთვის შესატყვისი განაწილება ვერ მოიძებნა
ნიშნავს, რომ PyPI-ს ნამდვილად არ აქვს TensorFlow ბორბლები, რომლებიც ემთხვევა Python 3.13-ს Windows 10-ზე.

ამ სახის შეცდომების გამოსასწორებლად:

ვარიანტი A: დააინსტალირეთ მხარდაჭერილი პითონის ვერსია
დააინსტალირეთ Python 3.11 (ან 3.12) თქვენს სისტემაში.

ოფიციალური TensorFlow 2.x მხარს უჭერს ამ ვერსიებს Windows-ზე.
ხელახლა შექმენით/დაადასტურეთ თქვენი PATH ისე, რომ თქვენი ნაგულისხმევი პითონის ბრძანება მიუთითებდეს ახალ, მხარდაჭერილ ვერსიაზე.

ან კიდევ უკეთესი, გამოიყენეთ ვირტუალური გარემო ან კონდა გარემო.
დააინსტალირეთ TensorFlow:

pip install --upgrade pip
pip install tensorflow

დაადასტურეთ გაშვებით:

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

ვარიანტი B: გამოიყენეთ Conda Environment
თუ გაქვთ Anaconda ან Miniconda (თუ არა, შეგიძლიათ მარტივად დააინსტალიროთ):

შექმენით ახალი გარემო Python 3.11 ან 3.12-ით:

conda create -n tf_env python=3.11
conda activate tf_env

დააინსტალირეთ TensorFlow (CPU ვერსია):

pip install tensorflow

or

conda install -c conda-forge tensorflow

გამოსცადე:

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

გაითვალისწინეთ, რომ 2025 წლის იანვრისთვის PyPI-ზე ჯერ არ არის ოფიციალური TensorFlow ბორბლების მხარდაჭერა Python 3.13-ისთვის.

ამიტომ თქვენ უნდა გამოიყენოთ პითონის მხარდაჭერილი ვერსია (3.7–3.12) ან კონდა გარემო დაყენებული Python <= 3.12. ეს საშუალებას მოგცემთ წარმატებით დააინსტალიროთ tensorflow. როგორც კი პითონის მხარდაჭერილ ვერსიაზე იქნებით, შეცდომის გარეშე უნდა შეგეძლოთ TensorFlow-ის ინსტალაცია. პითონის შესაბამისი ვერსიის არჩევა გადამწყვეტი ნაბიჯია TensorFlow-ით მანქანური სწავლის გარემოს შესაქმნელად. Python 3.8 გამოირჩევა, როგორც ძლიერი არჩევანი მისი თავსებადობის, სტაბილურობისა და ფუნქციების სიმდიდრის გამო. თქვენი Python-ის ვერსიის TensorFlow-ის მოთხოვნებთან გასწორებით, შეგიძლიათ უზრუნველყოთ უფრო რბილი განვითარების გამოცდილება და ფოკუსირება მოახდინოთ თქვენი მანქანათმცოდნეობის მოდელების შექმნასა და ტრენინგზე მარტივი და მარტივი შემფასებლების გამოყენებით.

სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში

მეტი კითხვა და პასუხი:

Tagged ქვეშ: , , , , ,