TensorFlow, karmaşık Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) hesaplamalarını hesaplamak için CPU ve GPU'yu kullanabilir. TensorFlow, AI/ML programlarını hızlandırmak için CUDA destekli herhangi bir NVIDIA GPU'yu kullanabilir. CUDA destekli bir GPU'nuz yoksa TensorFlow, AI/ML kodları için CPU'yu kullanacaktır. GPU hızlandırması olmadan karmaşık AI/ML programlarında TensorFlow'un performansı düşecektir.
Bu yazımızda Debian 12 “Bookworm” üzerinde TensorFlow’un NVIDIA CUDA/cuDNN hızlandırma ile nasıl kurulacağını göstereceğiz.
İçeriğin Konusu:
- Bilgisayarınızda NVIDIA GPU'nun Yüklü Olup Olmadığını Kontrol Etme
- Debian 12'ye Python 3 PIP ve Python Venv Kurulumu
- TensorFlow için Python 3 Sanal Ortamı Oluşturma
- Python 3 Sanal Ortamında Python 3 PIP'i Yükseltme
- TensorFlow'u NVIDIA CUDA Hızlandırma Desteği ile Yükleme
- TensorRT'nin Debian 12'ye Kurulumu
- TensorFlow Python 3 Sanal Ortamını Etkinleştirme
- TensorFlow'a Erişme ve NVIDIA GPU/CUDA Hızlandırmasının Mevcut Olup Olmadığını Kontrol Etme
- Çözüm
Bilgisayarınızda NVIDIA GPU'nun Yüklü Olup Olmadığını Kontrol Etme
TensorFlow'un NVIDIA GPU/CUDA ile AI programlarını hızlandırması için aşağıdaki özelliklere sahip olmanız gerekir: NVIDIA GPU sürücüleri Ve NVIDIA CUDA ve cuDNN Debian 12 işletim sisteminize kurulu.
NVIDIA GPU sürücülerini Debian 12 işletim sisteminize yükleme konusunda yardıma ihtiyacınız olursa, bu makaleyi oku .
NVIDIA CUDA ve cuDNN sürücülerini Debian 12 işletim sisteminize kurma konusunda yardıma ihtiyacınız olursa, bu makaleyi oku .
Debian 12 sisteminize NVIDIA GPU sürücülerini yükledikten sonra “nvidia-smi” komutunun kullanılabilir olması gerekir.
NVIDIA çekirdek modülleri de Debian 12 sisteminize yüklenmelidir.
NVIDIA CUDA sürücülerini yükledikten sonra Debian 12 sisteminizde “nvcc” komutunun mevcut olması gerekir.
Debian 12'ye Python 3 PIP ve Python Venv Kurulumu
TensorFlow'u Debian 12'ye kurmak için Python 3 PIP ve Python sanal ortam (venv) modülünün kurulu olması gerekir.
İlk olarak APT paket deposu önbelleğini aşağıdaki komutla güncelleyin:
$ sudo uygun güncelleme 
Python 3 PIP ve Python 3 sanal ortamını (venv) yüklemek için aşağıdaki komutu çalıştırın:
$ sudo uygun düzenlemek python3-pip python3-venv python3-dev Kurulumu onaylamak için “Y” tuşuna basın ve ardından tuşuna basın.
Python 3 PIP ve Python 3 venv kuruluyor. Tamamlanması biraz zaman alır.
Bu noktada Python 3 PIP ve Python 3 venv kurulmalıdır.
TensorFlow için Python 3 Sanal Ortamı Oluşturma
Python kitaplıklarını Debian 12'ye kurmanın standart uygulaması, bunları sistemin Python paketlerine/kütüphanelerine müdahale etmeyecek şekilde bir Python sanal ortamına kurmaktır.
“/opt/tensorflow” dizininde TensorFlow için yeni bir Python 3 sanal ortamı oluşturmak için aşağıdaki komutu çalıştırın:
$ sudo piton3 -M venv / tercih / tensor akışıPython 3 Sanal Ortamında Python 3 PIP'i Yükseltme
Python 3 PIP'i Python 3 sanal ortamındaki '/opt/tensorflow' üzerindeki en son sürüme yükseltmek için aşağıdaki komutu çalıştırın:
$ sudo / tercih / tensor akışı / çöp Kutusu / pip düzenlemek --güncelleme pip 
TensorFlow'u NVIDIA CUDA Hızlandırma Desteği ile Yükleme
TensorFlow'u NVIDIA CUDA hızlandırma desteğiyle Python “/opt/tensorflow” sanal ortamına kurmak için aşağıdaki komutu çalıştırın:
$ sudo / tercih / tensor akışı / çöp Kutusu / pip düzenlemek tensor akışı [ ve-cuda ]NVIDIA CUDA hızlandırmalı TensorFlow kuruluyor. Tamamlanması biraz zaman alır.
Bu noktada NVIDIA CUDA hızlandırma desteğine sahip TensorFlow kurulmalıdır.
TensorRT'nin Debian 12'ye Kurulumu
NVIDIA TensorRT, TensorFlow derin öğrenmenin performansını daha da optimize eder. TensorRT'yi TensorFlow Python “/opt/tensorflow” sanal ortamına aşağıdaki komutla kurabilirsiniz:
$ sudo / tercih / tensor akışı / çöp Kutusu / pip düzenlemek TensorrtNVIDIA TensorRT Python sanal ortamına kuruluyor. Tamamlanması biraz zaman alır.
Bu noktada NVIDIA TensorRT kurulmalıdır.
TensorFlow Python 3 Sanal Ortamını Etkinleştirme
TensorFlow Python “/opt/tensorflow” sanal ortamını etkinleştirmek için aşağıdaki komutu çalıştırın:
$ . / tercih / tensor akışı / çöp Kutusu / etkinleştirTensorFlow Python 3 sanal ortamı etkinleştirilmelidir.
TensorFlow'a Erişme ve NVIDIA GPU/CUDA Hızlandırmasının Mevcut Olup Olmadığını Kontrol Etme
Python 3 etkileşimli kabuğunu açmak için aşağıdaki komutu çalıştırın:
$ piton3Python 3 etkileşimli kabuğu açılmalıdır.
Öncelikle TensorFlow'u aşağıdaki kod satırıyla içe aktarın:
$ tensor akışını içe aktar gibi TFTensorFlow içe aktarıldıktan sonra yüklediğiniz TensorFlow'un sürüm numarasını aşağıdaki kod satırıyla kontrol edebilirsiniz. Gördüğünüz gibi Debian 12 sistemimizde TensorFlow 2.13.1 kurulu.
$ tf.__versiyon__TensorFlow'un CUDA hızlandırma için bilgisayarınıza yüklediğiniz NVIDIA GPU'yu kullanabileceğini doğrulamak için aşağıdaki kod satırını çalıştırın. Gördüğünüz gibi NVIDIA GPU'muza TensorFlow'dan erişilebiliyor.
$ Yazdır ( tf.config.list_physical_devices ( 'GPU' ) ) 
Python etkileşimli kabuğundan çıkmak için aşağıdaki kod satırını çalıştırın:
$ çıkış yapmak ( )Çözüm
Bu yazımızda Debian 12 üzerinde Python 3 PIP ve Python 3 sanal ortamının (venv) nasıl kurulacağını gösterdik. Ayrıca Debian 12 üzerinde TensorFlow için Python 3 sanal ortamının nasıl oluşturulacağını ve NVIDIA ile TensorFlow kurulumunun nasıl yapılacağını gösterdik. GPU/CUDA hızlandırma desteği ve Debian 12'de NVIDIA TensorRT. Son olarak TensorFlow Python sanal ortamını nasıl etkinleştireceğinizi ve Debian 12 üzerinde TensorFlow'a nasıl erişeceğinizi gösterdik.