Как установить tensorflow в pycharm

How to install Tensorflow on the Apple M1 Notebook

You’re now watching this thread. If you’ve opted in to email or web notifications, you’ll be notified when there’s activity. Click again to stop watching or visit your profile to manage watched threads and notifications.

You’ve stopped watching this thread and will no longer receive emails or web notifications when there’s activity. Click again to start watching.

Following the instructions at

I got as far as

python -m pip install tensorflow-macos

and it responded «ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow-macos (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for tensorflow-macos»

I’d be grateful for any suggestions

Copy to clipboard
Share this post
Copied to Clipboard

I am encountering the same problem with every approach I take. Why can’t you all just work in the beta and try to give us an ETA? All you have done is made the repository questions read only. This might just make me switch over to a Windows machine.

See also https://stackoverflow.com/questions/56604348/how-to-install-tensorflow-2-0-on-mac-or-linux. This covers the efforts of several developers to use several methods to get ML working on a Mac — all have run into dead-ends.

Accepted Reply

Thanks for your answer, but my Python is 3.8.5. Calling ‘python3’ causes the same error.

python3 -m pip install tensorflow-macos

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow-macos (from versions: none)

ERROR: No matching distribution found for tensorflow-macos

Copy to clipboard
Share this post
Copied to Clipboard
Post marked as solved

Replies

python -m pip install tensorflow-macos will run Python 2 and ask it to install tensorflow which is why you’re getting the error that there is no such distribution. You should change the command instead to python3 -m pip install tensorflow-macos and it will work.

If it doesn’t that means there is no python 3 in your system (which you can get from Anaconda or just brew install python3 )

For more instructions on Tensorflow installation, you should follow this link : https://www.tensorflow.org/install/pip#macos

Copy to clipboard
Share this post
Copied to Clipboard
Post not yet marked as solved Up vote reply of Lord-V15 Down vote reply of Lord-V15

Also, the recently published tensorflow-metal plugin for GPU support in Tf-macOS will only work in macOS 12.0+ so please don’t try that on Big Sur at it won’t work/will be unstable.

Thank you very much for your help Lord-V15 since python3 -m pip install tensorflow-macos has done the job very well!

Thanks for your answer, but my Python is 3.8.5. Calling ‘python3’ causes the same error.

python3 -m pip install tensorflow-macos

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow-macos (from versions: none)

ERROR: No matching distribution found for tensorflow-macos

Copy to clipboard
Share this post
Copied to Clipboard
Post marked as solved

Compile from Source guideline:

Copy to clipboard
Share this post
Copied to Clipboard
Any way to make this work inside a Conda environment?

Thanks, Pummelchen! I’ll try that.

Copy to clipboard
Share this post
Copied to Clipboard
Post not yet marked as solved Up vote reply of rodmclaughlin Down vote reply of rodmclaughlin

I got locked out of my Apple account for a month — I can’t remember why, but I’ve only just got back in. Meanwhile, I’ve managed to get Tensorflow working on a MacPro M1 — NO THANKS TO APPLE.

Copy to clipboard
Share this post
Copied to Clipboard
Post not yet marked as solved Up vote reply of rodmclaughlin Down vote reply of rodmclaughlin

Please, I need help to run M1 native Python again!

I’d been successfully running M1 native Python code on a MacBook Pro (13-inch, M1, 2020) using Jupyter Notebook, but since 10/13/2021 the notebook kernel dies as soon as the M1 CPU is used intensively. The .py version of the same code aborts too. I have formatted the MacBook several times, followed the instructions on https://developer.apple.com/metal/tensorflow-plugin/ and the problem persists. I am running macOS Big Sur 11.6. As a remedy I am now running the same code on Anaconda (Rosetta) and it is taking 50% more time. We have more than 50 data scientists in our company and I am leading a research on CoreML and the adoption of the new MacBook Pro as a standard platform to our developers. I would appreciate very much any help from Apple support or the developers community.

The test code is as follows:

import tensorflow as tf print(«Num GPUs Available: «, len(tf.config.experimental.list_physical_devices(‘GPU’)))

%%time import tensorflow.compat.v2 as tf import tensorflow_datasets as tfds

from tensorflow.python.framework.ops import disable_eager_execution disable_eager_execution()

(ds_train, ds_test), ds_info = tfds.load( ‘mnist’, split=[‘train’, ‘test’], shuffle_files=True, as_supervised=True, with_info=True, )

def normalize_img(image, label): «»»Normalizes images: uint8 -> float32 .»»» return tf.cast(image, tf.float32) / 255., label

ds_train = ds_train.map( normalize_img, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE) ds_train = ds_train.cache() ds_train = ds_train.shuffle(ds_info.splits[‘train’].num_examples) ds_train = ds_train.batch(batch_size) ds_train = ds_train.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)

ds_test = ds_test.map( normalize_img, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE) ds_test = ds_test.batch(batch_size) ds_test = ds_test.cache() ds_test = ds_test.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)

model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation=’relu’), tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation=’relu’), tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),

tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(128, activation=’relu’),

tf.keras.layers.Dense(10, activation=’softmax’) ]) model.compile( loss=’sparse_categorical_crossentropy’, optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001), metrics=[‘accuracy’], )

model.fit( ds_train, epochs=12, validation_data=ds_test, )

Pycharm не дает установить tensorflow, почему?

Python PyCharm Tensorflow
Здравствуйте форумчане , появилась необходимость использовать библиотеку tensorflow , вопреки.

Pycharm + tensorflow
Здарова добрым питонистам Хочу разрабатывать в среде PYCHARM прогу(нейросеть), которая будет.

Вирус не дает установить антивирусные программы и не дает скачать антивирусы с сайтов
Когда я пытаюсь установить доктор веб либо любой другой антивирус на этапе установки выбивает.

Поймал вирус, который не даёт что-либо делать, не даёт установить антивирусы и переустановить винду
Добрый день, нашёл вирус, который не даёт мне ничего сделать. При запуске диспетчера задач, вся.

Не дает запустить программу в PyCharm
Крч жму »Run»,а выдает эту ошибку.Недавно переустановил винду

87844 / 49110 / 22898
Регистрация: 17.06.2006
Сообщений: 92,604
Помогаю со студенческими работами здесь

Как установить Tensorflow?
Добрый день. Подскажите пожалуйста, как правильно установить Tensorflow? Делаю так: python -m.

Не могу установить TensorFlow
Попытался установить библиотеку TensorFlow и пишет такую ошибку, подскажите, что делать?

Как установить tensorflow на windows?
Помогите пожалуйста, второй месяц мучаюсь. не могу найти способ поставить библиотеку для питона.

Как установить tensorflow на windows?
Здравствуйте, помогите пожалуйста, уже больше месяца мучаюсь, не могу найти способ как установить.

Установить TensorFlow на Python в Windows10
Всем привет! Осваиваю нейросети. Скачал питон 3.2.8 с anaconda.com Запускаю спайдер, копирую в.

Почему float/0 дает infinity а int/0 дает error?
Почему float/0 дает infinity а int/0 дает error?

Как установить Tensorflow: инструкция

Если вы всерьез задумали заняться машинным обучением, верным помощником вам станет TensorFlow. Эта библиотека, разработанная командой Google, содержит всё необходимое для тренировки нейросетей. Но сначала нужно ее установить, а методы установки TensorFlow достаточно серьезно различаются в зависимости от того окружения, которое вы используете.

Установка TensorFlow в разных окружениях

Из общих рекомендаций выделим адрес каталога, в который мы будем устанавливать библиотеку. Путь к ней не должен содержать пробелов, кириллических и специальных символов: желательно использовать только латиницу и цифры, в крайнем случае — подчеркивания. Это позволит избежать ошибок и вылетов при загрузке.

Как установить TensorFlow в Python

Установка TensorFlow в Python может быть как предельно простой, так и немного замысловатой. Простой вариант подойдет тем, кто поставил Python только ради TensorFlow. Этим пользователям достаточно набрать в IDLE (так в Python называется IDE) следующую команду менеджера пакетов pip , который есть во всех новых версиях Python, начиная с 3.4:

pip install tensorflow

Для удаления любого пакета просто замените install на uninstall .

Но такой способ установки не подойдет тем, кто уже использует Python для других целей, поскольку будут подгружены зависимости TensorFlow, в результате чего нужные вам версии определенных пакетов могут измениться. Чтобы этого избежать, сначала ставим следующий пакет:

pip install virtualenv

Теперь давайте создадим виртуальное окружение (директория приведена просто для примера, замените ее на желаемую):

mkdir mymlproject

virtualenv ~/mymlproject/tensorflow

Теперь активируем нашу виртуальную среду:

source ~/mymlproject/tensorflow/bin/activate

Об успешности активации будет свидетельствовать измененная запись виртуальной среды в командной строке, она будет указана в скобках: (tensorflow) .

Мы почти у цели — осталось установить собственно TensorFlow, что делает следующая простая команда:

(tensorflow) pip install tensorflow

Вот и всё, теперь можно начать работу над оптимизацией нейросети, а когда закончите, можно выйти из виртуальной среды, набрав:

(tensorflow) deactivate

Как установить TensorFlow в Windows

Установка TensorFlow в Windows также не представляет особых трудностей. Вы даже можете выбрать, какую версию установить: CPU или GPU. CPU означает, что вычисления будут обрабатываться за счет мощности центрального процессора, а в GPU к вычислениям будет подключаться графический (но пока только NVidia).

CPU устанавливается так:

pip install tensorflow

pip install tensorflow-gpu

При этом учтите, что для большинства задач машинного обучения вполне достаточно CPU-версии, а GPU используется в качестве помощника для тренировки моделей глубокого обучения (многослойные нейросети со сложной структурой).

Как установить TensorFlow в Anaconda

Установка TensorFlow в Anaconda — процесс несколько более сложный. Будем предполагать, что сама Anaconda у вас уже установлена. Сначала наберите в поиске (меню «Пуск») Anaconda prompt и запустите найденный файл или зайдите в Anaconda Navigator и выберите там CMD.exe Prompt . В открывшемся окне введите следующее (путь у вас будет, разумеется, свой):

(base) C:\conda create -n tensorflow

На предложение системы загрузить и установить все пакеты (их может быть много, и это нормально) ответьте нажатием Y . Далее активируем виртуальную среду, введя в консоли:

conda activate tensorflow

О том, что всё сделано правильно, будет свидетельствовать замена в названии окружения с (base) на (tensorflow) . Приступаем к установке:

conda install tensorflow

Далее снова жмем Y и ожидаем, когда загрузится сама библиотека и все зависимости. Вот и всё, можно приступать к работе.

Как установить TensorFlow в PyCharm

Здесь это делается без какого-либо кода, а через меню создания виртуальной среды. В меню PyCharm в пункте New environment using выберите Virtualenv , а ниже укажите путь, по которому будет доступно это окружение.

Далее в меню слева жмем на пункт Project Interpreter , находим там TensorFlow (можно через встроенный поиск), кликаем внизу на Install Package и ждем окончания установки.

Проверить корректность установки можно, вернувшись в предыдущее меню Project Interpreter : в списке должна быть как сама TensorFlow, так и все ее зависимости.

Как установить Tensorflow

TensorFlow – это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная компанией Google Brain (исследовательское подразделение Google) для создания и обучения разнообразных моделей машинного обучения.

Она была представлена в 2015 году и быстро стала одной из самых популярных и влиятельных библиотек для разработки моделей глубокого обучения и различных нейросетей.

TensorFlow предоставляет широкий спектр инструментов и библиотек для создания и обучения моделей машинного обучения. Основная концепция TensorFlow заключается в описании вычислительных графов, где узлы представляют математические операции, а рёбра – данные, перемещающиеся между этими операциями. Такой граф позволяет эффективно оптимизировать и распараллеливать вычисления, что особенно важно при обучении больших и сложных моделей.

TensorFlow широко используется для различных задач машинного обучения, включая:

обработку изображений, обработку естественного языка,
голосовую и речевую обработку,
анализ данных,
многие другие.

Он поддерживает как традиционные методы машинного обучения, так и современные глубокие нейросети, включая свёрточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры.

В дополнение к основной библиотеке TensorFlow, существует также:

TensorFlow Lite – версия для развёртывания моделей на мобильных устройствах;
TensorFlow.js – версия для выполнения моделей в браузерах и Node.js.

TensorFlow имеет большое сообщество разработчиков, активно создающих и делающих доступными различные расширения, модели и инструменты, что делает его мощным инструментом для исследований и разработки в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Аренда выделенного сервера

В RU-CENTER вы можете арендовать выделенный сервер, который поможет со всеми вашими проектами, включая те, что работают с TenserFlow.

Обеспечьте максимальную надёжность и безопасность хранения данных на мощных физических серверах, размещенных в нашем дата-центре в Москве. Независимо от тарифа, мы гарантируем обслуживание и поддержку 24/7, чтобы ваши проекты всегда были на пике производительности.

Доверьте свои вычислительные потребности профессионалам RU-CENTER и сделайте следующий шаг к эффективному и надёжному развитию своих проектов.

Установка и удаление TensorFlow в Python

Чтобы установить TensorFlow в Python, вы можете использовать утилиту управления пакетами «pip».

Важно! «pip» – это стандартный инструмент управления пакетами для Python. Он позволяет устанавливать, обновлять и удалять сторонние пакеты и библиотеки, включая TensorFlow.

Инструкция 1. Если вы поставили Python ради TensorFlow:

Откройте терминал.
Введите следующую команду для установки последней версии TensorFlow:

«pip» install tensorflow

Инструкция 2. Если вы поставили Python не только для TensorFlow:

Если у вас уже установлены другие пакеты и вы хотите избежать возможных конфликтов с версиями зависимых пакетов, рекомендуется использовать виртуальное окружение. Это позволит вам создать изолированное пространство для установки TensorFlow и его зависимостей.

Один из инструментов, который может помочь в создании и управлении виртуальными средами, – это «virtualenv».

Откройте терминал.
Установите «virtualenv» с помощью «pip»:

pip install virtualenv

Затем создайте виртуальное окружение в отдельной директории:

Этими командами мы создали виртуальное окружение с именем «mytensorflowenv» в директории «mymlproject».

После создания виртуального окружения, активируйте его, используя команду:

Если активация прошла успешно, вы увидите изменение в строке командной строки, отображающее имя вашей виртуальной среды в скобках.

Теперь вы готовы установить TensorFlow и другие необходимые пакеты в эту изолированную среду. Просто выполните команду:

(mytensorflowenv) pip install tensorflow

Готово! Вы можете начать работу над вашей оптимизацией нейросети.

Когда завершите работу, чтобы выйти из виртуальной среды, просто наберите:

Таким образом, вы можете избежать конфликтов между зависимостями и сохранить чистоту установок для других ваших проектов.

Важно! Если вы захотите удалить TensorFlow, то достаточно будет ввести команду:

pip uninstall tensorflow

Установка TensorFlow в Windows

Установить TensorFlow в Windows действительно несложно. Давайте рассмотрим процедуру установки для версий TensorFlow с использованием CPU и GPU.

Важно! Помните, что выбор версии (CPU или GPU) зависит от ваших потребностей и ресурсов компьютера. CPU-версия подходит для большинства задач, но GPU-версия может существенно ускорить процесс обучения моделей глубокого обучения.

Установка TensorFlow с использованием CPU:

Откройте терминал и введите следующую команду:

pip install tensorflow

Эта команда установит версию TensorFlow, которая предназначена для работы с CPU. Она подходит для большинства задач машинного обучения.

Установка TensorFlow с использованием GPU (при наличии поддерживаемой видеокарты):

Если у вас есть совместимая видеокарта и вы хотите использовать GPU для ускорения обучения моделей глубокого обучения, вы можете установить TensorFlow-GPU. Введите следующую команду в командной строке:

pip install tensorflow-gpu

Это установит TensorFlow, оптимизированный для работы с GPU.

GPU версия TensorFlow может потребовать установки дополнительных библиотек, таких как CUDA и cuDNN, чтобы обеспечить правильное взаимодействие с вашей видеокартой.

В любом случае вы успешно установили TensorFlow на ОС Windows! После установки TensorFlow, вы можете начать создавать и обучать модели машинного обучения.

Установка TensorFlow в Anaconda

В окне Anaconda Prompt введите следующую команду для создания новой виртуальной среды с именем «tensorflow»:

conda create -n tensorflow

Подтвердите загрузку и установку всех необходимых пакетов, нажав клавишу Y.
После завершения создания виртуальной среды, активируйте её, введя следующую команду:

conda activate tensorflow

Если активация прошла успешно, вы увидите изменение в строке командной строки с «(base)» на «(tensorflow)».

Теперь, находясь в активированной виртуальной среде, установите TensorFlow с помощью следующей команды:

conda install tensorflow

Подтвердите установку, нажав клавишу Y, и дождитесь загрузки библиотеки и всех необходимых зависимостей.

После завершения установки, вы можете начать использовать TensorFlow внутри вашей Anaconda-виртуальной среды.

Таким образом, вы создали изолированную среду в Anaconda с установленным TensorFlow, что поможет избежать конфликтов зависимостей с другими проектами.

Установка TensorFlow в PyCharm

Для установки TensorFlow в PyCharm вам потребуются установленные:

PyCharm,
Python,
«pip».

Откройте PyCharm и создайте новый проект с помощью опции New Project.
Выберите интерпретатор проекта – Python.
В разделе «New environment using» выберите virualenv.
Щёлкните Create, чтобы создать новый проект.
Вызовите терминал PyCharm, кликнув по значку в нижнем левом углу экрана, как показано на картинке:

Для установки TensorFlow введите:

pip install tensorflow

Дождитесь завершения установки. Это может занять несколько минут. В процессе вы будете видеть следующие строки:

Downloading tensorflow-2.13.0-cp39-cp39-macosx_12_0_arm64.whl (1.9 kB)

Downloading tensorflow_macos-2.13.0-cp39-cp39-macosx_12_0_arm64.whl (189.3 MB)

Downloading flatbuffers-23.5.26-py2.py3-none-any.whl (26 kB)

Downloading absl_py-1.4.0-py3-none-any.whl (126 kB)

Downloading tensorflow_estimator-2.13.0-py2.py3-none-any.whl (440 kB)

Downloading packaging-23.1-py3-none-any.whl (48 kB)

Downloading six-1.16.0-py2.py3-none-any.whl (11 kB)

Downloading astunparse-1.6.3-py2.py3-none-any.whl (12 kB)

Downloading grpcio-1.57.0-cp39-cp39-macosx_10_10_universal2.whl (9.1 MB)

После завершения установки вы можете проверить TensorFlow, импортировав его в свой Python-код. Откройте новый файл Python и введите следующий код:

import tensorflow as tf

Запустите код. Если TensorFlow установлен правильно, вы увидите номер версии, который будет выведен в консоли снизу в формате:

Готово! Вы успешно установили TensorFlow в PyCharm.

Заключение

В этом руководстве мы рассмотрели простые и эффективные шаги по установке TensorFlow – мощной библиотеки машинного обучения, – на разные платформы.