Tensorflow: mudanças entre as edições
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== Instalando Tensorflow na Labrador == | == Instalando Tensorflow na Labrador == | ||
# Baixe | # Baixe o arquivo wheel a partir deste link: [https://drive.google.com/file/d/10vqovTaFwYYDgSkO0deF2A-w2mop719T/view '''TENSORFLOW'''] | ||
# pip install -U --user --upgrade <diretório onde o arquivo foi baixado>/tensorflow-2.8.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl | # '''pip install -U --user --upgrade <diretório onde o arquivo foi baixado>/tensorflow-2.8.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl''' (''EXEMPLO'', pode ser versão mais recente) | ||
== Compilando Tensorflow == | == Compilando Tensorflow == | ||
# Crie um espaço de swap com pelo menos 8 gigabytes | # Crie um espaço de swap com pelo menos 8 gigabytes. Use um SDCARD com pelo menos 32GBytes, recomendado 64GBytes | ||
## sudo fallocate -l 8G /swap | ## '''sudo fallocate -l 8G /swap''' | ||
## sudo mkswap /swap | ## '''sudo mkswap /swap''' | ||
## sudo swapon /swap (ou edite /etc/ | ## '''sudo swapon /swap''' (ou edite /etc/fstab para fazer o swap permanente, veja documentação linux para edição de /etc/fstab) | ||
# Baixe o bazelisk: git clone https://github.com/bazelbuild/bazelisk.git | # Baixe o bazelisk: '''git clone https://github.com/bazelbuild/bazelisk.git''' | ||
# Instale o bazelisk (de acordo com as instruções do README.md no github) | # Instale o bazelisk (de acordo com as instruções do README.md no github) | ||
# Baixe o tensorflow: git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git | # Baixe o tensorflow: '''git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git''' | ||
# cd <diretório>/tensorflow | # '''cd <diretório>/tensorflow''' | ||
# Liste as versões disponíveis: git tag -l | # Liste as versões disponíveis: '''git tag -l''' | ||
# Selecione a versão desejada (no caso 2.8.0): git checkout tags/v2.8.0 | # Selecione a versão desejada (no caso 2.8.0): '''git checkout tags/v2.8.0''' | ||
# Configure para compilação: ./configure | # Configure para compilação: '''./configure''' | ||
## É possível que o configure não encontre alguns libraries, que precisarão ser instalados manualmente | ## É possível que o '''configure''' não encontre alguns libraries, que precisarão ser instalados manualmente | ||
## No caso do Labrador, desabilitar todas as otimizações GPU e as pertinentes a processadores Intel | ## No caso do Labrador, desabilitar todas as otimizações GPU e as pertinentes a processadores Intel | ||
# Construa o tensorflow: bazel --host_jvm_args='-Xms512m' --host_jvm_args='-Xmx1024m' build --config=v2 --local_cpu_resources=1 //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package | # Construa o tensorflow: '''bazel --host_jvm_args='-Xms512m' --host_jvm_args='-Xmx1024m' build --config=v2 --local_cpu_resources=1 //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package''' | ||
# Gere o wheel: ./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg | # Gere o wheel: '''./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg''' | ||
# O arquivo wheel estará em /tmp/tensorflow_pkg/. | # O arquivo wheel estará em '''/tmp/tensorflow_pkg/<nome do arquivo>.whl''' | ||
A compilação vai durar aproximadamente 120 horas. | A compilação vai durar aproximadamente 120 horas. | ||
Possivelmente a compilação vai travar algumas vezes. Mas é preciso ter muita calma: como os recursos do dispositivo vão ser esgotados, é preciso tentar destravar o terminal e esperar vários minutos para verificar se está efetivamente travado. Neste caso, basta desligar o dispositivo, religar o mesmo, ir para o diretório do tensorflow e repetir o comando descrito no ítem | Possivelmente a compilação vai travar algumas vezes. Mas é preciso ter muita calma: como os recursos do dispositivo vão ser esgotados, é preciso tentar destravar o terminal e esperar vários minutos para verificar se está efetivamente travado. Neste caso, basta desligar o dispositivo, religar o mesmo, ir para o diretório do tensorflow e repetir o comando descrito no ítem 9 ( bazel --host_jvm ... ) |
Edição das 15h48min de 2 de abril de 2022
O TensorFlow é uma plataforma de código aberto de ponta a ponta para Machine Learning (ML). Ele tem um ecossistema abrangente e flexível de ferramentas, bibliotecas e recursos da comunidade que permite que desenvolvedores criem e implantem facilmente aplicativos com tecnologia de ML.
Instalando Tensorflow na Labrador
- Baixe o arquivo wheel a partir deste link: TENSORFLOW
- pip install -U --user --upgrade <diretório onde o arquivo foi baixado>/tensorflow-2.8.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl (EXEMPLO, pode ser versão mais recente)
Compilando Tensorflow
- Crie um espaço de swap com pelo menos 8 gigabytes. Use um SDCARD com pelo menos 32GBytes, recomendado 64GBytes
- sudo fallocate -l 8G /swap
- sudo mkswap /swap
- sudo swapon /swap (ou edite /etc/fstab para fazer o swap permanente, veja documentação linux para edição de /etc/fstab)
- Baixe o bazelisk: git clone https://github.com/bazelbuild/bazelisk.git
- Instale o bazelisk (de acordo com as instruções do README.md no github)
- Baixe o tensorflow: git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
- cd <diretório>/tensorflow
- Liste as versões disponíveis: git tag -l
- Selecione a versão desejada (no caso 2.8.0): git checkout tags/v2.8.0
- Configure para compilação: ./configure
- É possível que o configure não encontre alguns libraries, que precisarão ser instalados manualmente
- No caso do Labrador, desabilitar todas as otimizações GPU e as pertinentes a processadores Intel
- Construa o tensorflow: bazel --host_jvm_args='-Xms512m' --host_jvm_args='-Xmx1024m' build --config=v2 --local_cpu_resources=1 //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
- Gere o wheel: ./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
- O arquivo wheel estará em /tmp/tensorflow_pkg/<nome do arquivo>.whl
A compilação vai durar aproximadamente 120 horas.
Possivelmente a compilação vai travar algumas vezes. Mas é preciso ter muita calma: como os recursos do dispositivo vão ser esgotados, é preciso tentar destravar o terminal e esperar vários minutos para verificar se está efetivamente travado. Neste caso, basta desligar o dispositivo, religar o mesmo, ir para o diretório do tensorflow e repetir o comando descrito no ítem 9 ( bazel --host_jvm ... )