يمكن لـ TensorFlow استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU) لحساب حسابات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) المعقدة. يمكن لـ TensorFlow استخدام أي وحدة معالجة رسومات NVIDIA مدعومة من CUDA لتسريع برامج AI/ML. إذا لم يكن لديك وحدة معالجة رسومات مدعومة بـ CUDA، فسيستخدم TensorFlow وحدة المعالجة المركزية لرموز AI/ML. بدون تسريع GPU، سوف يتدهور أداء TensorFlow في برامج AI/ML المعقدة.
سنوضح لك في هذه المقالة كيفية تثبيت TensorFlow مع تسريع NVIDIA CUDA/cuDNN على Debian 12 'Bookworm'.
موضوع المحتويات:
- التحقق مما إذا كان لديك NVIDIA GPU مثبتًا على جهاز الكمبيوتر الخاص بك
- تثبيت Python 3 PIP وPython Venv على Debian 12
- إنشاء بيئة افتراضية لـ Python 3 لـ TensorFlow
- ترقية Python 3 PIP في بيئة Python 3 الافتراضية
- تثبيت TensorFlow مع دعم تسريع NVIDIA CUDA
- تثبيت TensorRT على دبيان 12
- تفعيل البيئة الافتراضية لـ TensorFlow Python 3
- الوصول إلى TensorFlow والتحقق من توفر تسريع NVIDIA GPU/CUDA
- خاتمة
التحقق مما إذا كان لديك NVIDIA GPU مثبتًا على جهاز الكمبيوتر الخاص بك
لكي يتمكن TensorFlow من تسريع برامج الذكاء الاصطناعي باستخدام NVIDIA GPU/CUDA، يجب أن يكون لديك برامج تشغيل وحدة معالجة الرسومات NVIDIA و نفيديا كودا و cuDNN مثبت على نظام التشغيل Debian 12 الخاص بك.
إذا كنت بحاجة إلى أي مساعدة في تثبيت برامج تشغيل NVIDIA GPU على نظام التشغيل Debian 12 الخاص بك، اقرأ هذه المقالة .
إذا كنت بحاجة إلى أي مساعدة في تثبيت برامج تشغيل NVIDIA CUDA وcuDNN على نظام التشغيل Debian 12 لديك، اقرأ هذه المقالة .
بمجرد تثبيت برامج تشغيل NVIDIA GPU على نظام Debian 12 الخاص بك، يجب أن يكون الأمر 'nvidia-smi' متاحًا.
يجب أيضًا تحميل وحدات NVIDIA kernel على نظام Debian 12 الخاص بك.
بمجرد تثبيت برامج تشغيل NVIDIA CUDA، يجب أن يكون الأمر 'nvcc' متاحًا على نظام Debian 12 الخاص بك.
تثبيت Python 3 PIP وPython Venv على Debian 12
لتثبيت TensorFlow على Debian 12، تحتاج إلى تثبيت وحدة Python 3 PIP وPython Virtual Environment (venv).
أولاً، قم بتحديث ذاكرة التخزين المؤقت لمستودع حزمة APT باستخدام الأمر التالي:
$ sudo تحديث مناسب 
لتثبيت بيئة Python 3 PIP وPython 3 الافتراضية (venv)، قم بتشغيل الأمر التالي:
$ sudo ملائم ثَبَّتَ python3-pip python3-venv python3-devلتأكيد التثبيت، اضغط على 'Y' ثم اضغط <أدخل> .
يتم الآن تثبيت Python 3 PIP وPython 3 venv. يستغرق بعض الوقت لإكمال.
في هذه المرحلة، يجب تثبيت Python 3 PIP وPython 3 venv.
إنشاء بيئة افتراضية لـ Python 3 لـ TensorFlow
الممارسة القياسية لتثبيت مكتبات Python على Debian 12 هي تثبيتها في بيئة Python الافتراضية بحيث لا تتداخل مع حزم/مكتبات Python الخاصة بالنظام.
لإنشاء بيئة افتراضية جديدة لـ Python 3 لـ TensorFlow في الدليل '/opt/tensorflow'، قم بتشغيل الأمر التالي:
$ sudo بيثون3 -م venv / يختار، يقرر / com.tensorflowترقية Python 3 PIP في بيئة Python 3 الافتراضية
لترقية Python 3 PIP إلى أحدث إصدار في بيئة Python 3 الافتراضية '/opt/tensorflow'، قم بتشغيل الأمر التالي:
$ sudo / يختار، يقرر / com.tensorflow / سلة مهملات / نقطة ثَبَّتَ --يرقي نقطة 
تثبيت TensorFlow مع دعم تسريع NVIDIA CUDA
لتثبيت TensorFlow مع دعم تسريع NVIDIA CUDA على بيئة Python الافتراضية '/opt/tensorflow'، قم بتشغيل الأمر التالي:
$ sudo / يختار، يقرر / com.tensorflow / سلة مهملات / نقطة ثَبَّتَ com.tensorflow [ و-كودا ]يتم الآن تثبيت TensorFlow مع تسريع NVIDIA CUDA. يستغرق بعض الوقت لإكمال.
عند هذه النقطة، يجب تثبيت TensorFlow مع دعم تسريع NVIDIA CUDA.
تثبيت TensorRT على دبيان 12
يعمل NVIDIA TensorRT على تحسين أداء التعلم العميق TensorFlow بشكل أكبر. يمكنك تثبيت TensorRT على البيئة الافتراضية TensorFlow Python '/opt/tensorflow' باستخدام الأمر التالي:
$ sudo / يختار، يقرر / com.tensorflow / سلة مهملات / نقطة ثَبَّتَ com.tensorrtيتم تثبيت NVIDIA TensorRT على بيئة Python الافتراضية. يستغرق بعض الوقت لإكمال.
في هذه المرحلة، يجب تثبيت NVIDIA TensorRT.
تفعيل البيئة الافتراضية لـ TensorFlow Python 3
لتنشيط البيئة الافتراضية TensorFlow Python '/opt/tensorflow'، قم بتشغيل الأمر التالي:
$ . / يختار، يقرر / com.tensorflow / سلة مهملات / تفعيليجب تفعيل البيئة الافتراضية TensorFlow Python 3.
الوصول إلى TensorFlow والتحقق من توفر تسريع NVIDIA GPU/CUDA
لفتح الغلاف التفاعلي لـ Python 3، قم بتشغيل الأمر التالي:
$ بيثون3يجب فتح الغلاف التفاعلي لـ Python 3.
أولاً، قم باستيراد TensorFlow باستخدام السطر التالي من التعليمات البرمجية:
$ استيراد Tensorflow مثل tfبمجرد استيراد TensorFlow، يمكنك التحقق من رقم إصدار TensorFlow الذي قمت بتثبيته باستخدام السطر التالي من التعليمات البرمجية. كما ترون، لدينا TensorFlow 2.13.1 مثبت على نظامنا Debian 12.
$ TF.__الإصدار__للتحقق من أن TensorFlow يمكنه استخدام NVIDIA GPU الذي قمت بتثبيته على جهاز الكمبيوتر الخاص بك لتسريع CUDA، قم بتشغيل السطر التالي من التعليمات البرمجية. كما ترون، يمكن الوصول إلى وحدة معالجة الرسومات NVIDIA الخاصة بنا من خلال TensorFlow.
$ مطبعة ( tf.config.list_physical_devices ( 'وحدة معالجة الرسومات' ) ) 
للخروج من غلاف Python التفاعلي، قم بتشغيل السطر التالي من التعليمات البرمجية:
$ يترك ( )خاتمة
أوضحنا لك في هذه المقالة كيفية تثبيت البيئة الافتراضية Python 3 PIP وPython 3 (venv) على Debian 12. كما أوضحنا لك كيفية إنشاء بيئة افتراضية Python 3 لـ TensorFlow على Debian 12 وكيفية تثبيت TensorFlow مع NVIDIA دعم تسريع GPU/CUDA وNVIDIA TensorRT على Debian 12 أيضًا. أخيرًا، أوضحنا لك كيفية تنشيط بيئة TensorFlow Python الافتراضية والوصول إلى TensorFlow على Debian 12.