Usando Anaconda para construir Tensorflow en Ubuntu 18.04

Descargar Anaconda

• Abra la dirección de descarga de Anaconda y luego descargue la última versión de Anaconda.
  
• Abra la terminal, ingrese el archivo donde se encuentra el paquete de descarga de Anaconda y ejecútelo bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.shtodo el tiempo y.
• Una vez completada la instalación, ejecute para conda --versionverificar si la instalación se realizó correctamente.
  

Build Tensorflow

• Ingrese en la terminal conda create -n tensorflow python=3.7, todo el camino y.
  
• Ingrese en el terminal conda activate tensorflow para activar el entorno de Tensorflow y conda deactivatesalga del entorno de Tensorflow.
• Ingrese personas en la terminal pip install --ignore-installed --upgrade tensorflowpara instalar / actualizar.

En este punto, se ha configurado el entorno Tensorflow.

Para probar

Ingrese el touch test.pyarchivo de creación en el terminal y modifique el contenido del archivo para

import tensorflow as tf

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

if __name__=='__main__':
    g = tf.Graph()
    # add ops to the user created graph
    with g.as_default():
        hello = tf.constant('Hello Tensorflow')
        sess = tf.compat.v1.Session()
        print(sess.run(hello))

Ingrese en la terminal python test.py, el resultado es el siguiente

Integrar el entorno de Tensorflow en Pycharm

• archivo -> nuevo proyecto
• Seleccione Intérprete existente-> Conda Environment-> Ok-> Create.

Para probar

Cree test.py e ingrese el siguiente código:

import tensorflow as tf

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

if __name__=='__main__':
    g = tf.Graph()
    # add ops to the user created graph
    with g.as_default():
        hello = tf.constant('Hello Tensorflow')
        sess = tf.compat.v1.Session()
        print(sess.run(hello))

Los resultados de la operación son los siguientes:

generalmente aparecerán algunas indicaciones

2020-04-20 17:43:50.307721: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.6'; dlerror: libnvinfer.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
2020-04-20 17:43:50.307796: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'libnvinfer_plugin.so.6'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
2020-04-20 17:43:50.307805: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:30] Cannot dlopen some TensorRT libraries. If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly.

Esta información indica que el sistema actual no tiene contenido relacionado con TensorRT. Si no se requiere soporte de GPU, simplemente ignórelo.