TensorFlow est une bibliothèque open-source d’apprentissage automatique développée par Google. Elle permet de créer des modèles de machine learning qui peuvent être utilisés pour résoudre différents problèmes. PyCharm est un environnement de développement intégré (IDE) populaire pour Python qui permet de développer des applications de manière efficace. Dans cet article, nous allons voir comment ajouter TensorFlow à PyCharm.
Avant de procéder à l’installation de TensorFlow, il est important de vérifier si Keras l’installe automatiquement. En effet, Keras est une bibliothèque d’apprentissage automatique qui utilise TensorFlow comme backend. Si vous avez déjà installé Keras, vous n’avez pas besoin d’installer TensorFlow séparément.
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sudo apt-get install python3-pip
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Ensuite, vous pouvez installer TensorFlow en utilisant la commande pip suivante :
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pip3 install tensorflow
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Maintenant que vous avez installé TensorFlow, vous pouvez l’importer dans votre code Python en utilisant la commande suivante :
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import tensorflow as tf
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En conclusion, l’installation de TensorFlow dans PyCharm est assez simple une fois que vous avez installé pip. N’oubliez pas de vérifier si Keras installe TensorFlow automatiquement avant de procéder à l’installation manuelle. TensorFlow est une bibliothèque puissante qui permet de créer des modèles de machine learning avancés, et PyCharm est un excellent environnement de développement pour Python.
Pour mettre à jour pip, vous pouvez ouvrir une invite de commande et exécuter la commande suivante : « pip install –upgrade pip ». Cela devrait mettre à jour la version de pip installée sur votre système.
Pour installer TensorFlow, vous devez d’abord vérifier la version recommandée de CUDA pour votre version spécifique de TensorFlow. Vous pouvez trouver la version de CUDA recommandée dans la documentation TensorFlow. Une fois que vous avez vérifié la version de CUDA recommandée, vous pouvez télécharger et installer cette version de CUDA à partir du site Web de NVIDIA avant d’installer TensorFlow.
Pour savoir si TensorFlow est installé dans Jupyter Notebook, vous pouvez ouvrir une nouvelle session de Jupyter Notebook et exécuter la commande suivante dans une cellule :
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import tensorflow as tf
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Si TensorFlow est installé, il ne devrait y avoir aucun message d’erreur et vous pouvez poursuivre avec l’utilisation de TensorFlow dans Jupyter Notebook. Si TensorFlow n’est pas installé, vous pouvez l’installer en utilisant la commande suivante dans le terminal :
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pip install tensorflow
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Après l’installation, vous pouvez redémarrer Jupyter Notebook et exécuter à nouveau la commande pour vérifier que TensorFlow est maintenant installé.