- Installer l’environnement de développement Python sur votre système.
- Créer un environnement virtuel (recommandé)
- Installer le package pip TensorFlow.
TensorFlow est une bibliothèque open-source de machine learning développée par Google. Elle permet de créer et d’entraîner des modèles de deep learning pour différents domaines d’application. Dans cet article, nous allons vous guider pas à pas pour installer et utiliser TensorFlow sur Windows.
Pour installer TensorFlow sur Windows, vous devez d’abord installer Python. Vous pouvez télécharger et installer la dernière version de Python depuis le site officiel de Python. Une fois Python installé, vous pouvez installer TensorFlow à l’aide de pip, le gestionnaire de paquets Python. Ouvrez une invite de commande et tapez la commande suivante :
Si vous avez une carte graphique NVIDIA compatible, vous pouvez installer la version GPU de TensorFlow pour accélérer les calculs. Vous devrez également installer le pilote CUDA et cuDNN pour votre carte graphique. Suivez les instructions sur le site de TensorFlow pour installer la version GPU.
Une fois TensorFlow installé, vous pouvez l’importer dans votre projet Python en ajoutant la ligne suivante au début de votre fichier :
Quelle carte graphique pour TensorFlow ?
TensorFlow prend en charge les cartes graphiques NVIDIA à partir de la série GTX 600 et les cartes graphiques AMD à partir de la série Radeon HD 7000. Pour des performances optimales, il est recommandé d’utiliser une carte graphique NVIDIA récente avec au moins 8 Go de mémoire vidéo.
Si vous n’avez pas pip installé sur votre système Windows, vous pouvez l’installer en téléchargeant le fichier get-pip.py depuis le site officiel de Python. Ensuite, ouvrez une invite de commande et accédez au dossier où vous avez téléchargé le fichier get-pip.py. Tapez la commande suivante :
Comment fonctionne TensorFlow ?
TensorFlow utilise des graphes de calcul pour représenter des modèles de deep learning. Un graphe de calcul est composé de nœuds (ou opérations) qui effectuent des calculs sur des tenseurs (ou tableaux multidimensionnels) pour produire des sorties. Les tenseurs peuvent représenter des données d’entrée, des poids de modèle, des prédictions, etc. TensorFlow utilise également des sessions pour exécuter les graphes de calcul sur des processeurs ou des cartes graphiques.
En conclusion, TensorFlow est une bibliothèque de machine learning puissante et populaire. Si vous êtes un développeur Python et que vous souhaitez vous lancer dans le deep learning, TensorFlow est un excellent choix. Avec ce guide, vous devriez être en mesure d’installer et d’utiliser TensorFlow sur Windows en un rien de temps.
TensorFlow est une bibliothèque de calcul numérique open-source qui permet de créer des modèles d’apprentissage automatique, notamment des réseaux de neurones, pour résoudre des problèmes de classification, de régression, de reconnaissance d’image, de traitement du langage naturel, etc. TensorFlow fonctionne en utilisant des graphes de calcul, où les nœuds représentent des opérations mathématiques et les arêtes représentent les tenseurs (tableaux multidimensionnels de données). Les modèles sont entraînés en ajustant les poids des connexions entre les nœuds pour minimiser la fonction de coût. Une fois le modèle entraîné, il peut être utilisé pour effectuer des prédictions sur de nouvelles données. TensorFlow est utilisé dans de nombreuses applications, notamment la reconnaissance d’image, la traduction automatique et la reconnaissance vocale.
Keras est une bibliothèque open source de Deep Learning qui s’appuie sur TensorFlow pour faciliter et accélérer la création de modèles de réseaux de neurones. Elle permet de concevoir et d’entraîner des modèles de manière plus facile et intuitive que TensorFlow seul, en offrant une syntaxe plus simple et une interface plus conviviale. Keras est également conçue pour être extensible et modulaire, ce qui permet aux développeurs de personnaliser et d’adapter la bibliothèque en fonction de leurs besoins.
Pour installer TensorFlow sur Mac, vous devez d’abord installer Homebrew, qui est un gestionnaire de packages pour Mac. Ensuite, vous pouvez ouvrir le terminal et exécuter la commande « brew install tensorflow ». Cela téléchargera et installera la dernière version de TensorFlow sur votre Mac.