Установка TensorFlow в виртуальном окружении Python на Ubuntu 20.04

Это краткая пошаговая инструкция по установке TensorFlow в виртуальном окружении Python на Ubuntu 20.04. Следуйте разделам: подготовка сервера, создание venv, обновление pip, установка TensorFlow и проверка установки.

TensorFlow — бесплатная и открытая платформа машинного обучения от Google. Она упрощает разработку и развёртывание моделей машинного обучения и поддерживается многими компаниями. В этом руководстве показано, как установить TensorFlow в виртуальном окружении Python на сервере с Ubuntu 20.04.

Краткое описание процесса

1. Обновите пакеты системы.
2. Установите Python и зависимости для виртуального окружения.
3. Создайте и активируйте venv.
4. Обновите pip внутри venv.
5. Установите TensorFlow и проверьте версию.

Требования

• Сервер под управлением Ubuntu 20.04.
• Настроенный root-пользователь или доступ sudo.

Перед началом

Рекомендуется обновить пакеты перед установкой. Выполните:

apt-get update -y
apt-get upgrade -y

После обновления можно переходить к установке зависимостей.

Установка Python и необходимых зависимостей

Установите Python 3 и модули для виртуального окружения:

apt-get install python3 python3-venv python3-dev -y

Проверьте версию Python:

python3 -V

Ожидаемый вывод (пример):

Python 3.8.5

Установка TensorFlow в виртуальном окружении

Создайте каталог для проекта и перейдите в него:

mkdir tensorapp
cd tensorapp

Создайте виртуальное окружение и активируйте его:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

Обновите pip внутри виртуального окружения:

(venv) root@ubuntu2004:~/tensorapp# pip install --upgrade pip

Примерный вывод обновления pip:

Collecting pip
  Downloading pip-20.3.3-py2.py3-none-any.whl (1.5 MB)
     |????????????????????????????????| 1.5 MB 13.5 MB/s 
Installing collected packages: pip
  Attempting uninstall: pip
    Found existing installation: pip 20.0.2
    Uninstalling pip-20.0.2:
      Successfully uninstalled pip-20.0.2
Successfully installed pip-20.3.3

Установите последнюю версию TensorFlow через pip:

(venv) root@ubuntu2004:~/tensorapp# pip install --upgrade tensorflow

После завершения установки проверьте её так:

(venv) root@ubuntu2004:~/tensorapp# python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'

Ожидаемый пример вывода:

2.4.0

Затем деактивируйте виртуальное окружение:

(venv) root@ubuntu2004:~/tensorapp# deactivate

Проверка и тесты (минимальные)

1. Активируйте venv: source venv/bin/activate.
2. Запустите команду импорта и вывода версии: python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'.
3. Если команда завершилась без ошибок и вы видите номер версии — установка прошла успешно.

Что делать, если установка не удалась

Важно: ошибки при установке часто связаны с несовместимостью версий Python и TensorFlow, нехваткой прав или проблемами с pip/wheels.

• Проверьте вывод pip на ошибки компиляции или отсутствие бинарных колес (wheel).
• Убедитесь, что используете поддерживаемую версию Python (в примере Python 3.8).
• Попробуйте обновить setuptools: pip install --upgrade setuptools wheel.
• Для серверов без поддержки AVX/старых процессоров используйте совместимые сборки или более старые версии TensorFlow.

Альтернативные подходы

• Docker: запустите TensorFlow в контейнере официального образа (рекомендуется для изоляции и воспроизводимости).
• Conda: если вы используете Anaconda/Miniconda, создайте окружение через conda и установите tensorflow из conda-forge.
• Системная установка pip: установка без venv возможна, но повышает риск конфликтов с системными пакетами.

Матрица совместимости (ключевые заметки)

• Python 3.8 — совместим с TensorFlow 2.4.x (пример в руководстве).
• Для более новых версий TensorFlow проверьте официальную документацию на соответствие Python.
• На GPU-системах требуется установка CUDA и cuDNN в версиях, совместимых с выбранной версией TensorFlow.

Чек-листы по ролям

Разработчик:

• Создать venv.
• Установить TensorFlow и зависимости проекта.
• Запустить тест импорта и базовую модель.

Data Scientist:

• Проверить версию TF и поддерживаемые API.
• Запустить обучающий скрипт на небольшом наборе данных.

Администратор/DevOps:

• Обеспечить права и зависимости системы.
• Настроить резервные копии окружения или контейнеризацию.
• Проверить требования к GPU и драйверам при необходимости.

Критерии приёмки

• Установлен TensorFlow в виртуальном окружении.
• Команда python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)' возвращает номер версии без ошибок.
• Локальные тесты импорта и простая модель проходят без исключений.

Краткая методология установки

1. Подготовьте систему (обновление пакетов).
2. Установите Python и инструменты venv.
3. Создайте и активируйте окружение.
4. Обновите pip и установите TensorFlow.
5. Проверьте установку и задокументируйте версии.

Глоссарий (1 строка)

• venv — стандартный инструмент Python для создания изолированных виртуальных окружений.
• pip — пакетный менеджер для Python.
• CUDA/cuDNN — наборы библиотек NVIDIA для вычислений на GPU.

Заключение

Поздравляем — вы установили TensorFlow в виртуальном окружении Python на Ubuntu 20.04. При необходимости используйте контейнеры или conda для более гибкой изоляции и управления зависимостями. Если требуется работа на GPU, дополнительно установите совместимые версии CUDA и cuDNN.

Важно: всегда проверяйте совместимость версий Python, TensorFlow и системных библиотек перед обновлением в проде.