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      Como Instalar e Utilizar o TensorFlow no Ubuntu 16.04


      Introdução

      O TensorFlow é um software open-source para machine learning criado pelo Google para treinar redes neurais. As redes neurais do TensorFlow são expressas na forma de grafos de fluxo de dados com estado. Cada nó no gráfico representa a operação realizada por redes neurais em matrizes multidimensionais. Estas matrizes multidimensionais são comumente conhecidas como “tensors” ou “tensores”, daí o nome TensorFlow.

      O TensorFlow é um sistema de software de deep learning ou aprendizagem profunda. O TensorFlow funciona bem para a recuperação de informações, conforme demonstrado pelo Google na forma como eles fazem a classificação em seu sistema de inteligência artificial de machine-learning, RankBrain. O TensorFlow pode realizar reconhecimento de imagem, como mostrado no Inception do Google, bem como reconhecimento da linguagem humana em áudio. Ele também é útil na solução de outros problemas não específicos para machine-learning, como as equações diferenciais parciais.

      A arquitetura do TensorFlow permite a implantação em várias CPUs ou GPUs em um desktop, servidor ou dispositivo móvel. Existem também extensões para integração com CUDA, uma plataforma de computação paralela da Nvidia. Isso dá aos usuários que estão implantando em uma GPU, acesso direto ao conjunto de instruções virtuais e outros elementos da GPU que são necessários para tarefas computacionais paralelas.

      Neste tutorial, você vai instalar a versão “Suporte apenas à CPU” do TensorFlow. Essa instalação é ideal para pessoas que desejam instalar e usar o TensorFlow, mas que não possuem uma placa de vídeo Nvidia ou não precisam executar aplicações de desempenho crítico.

      Você pode instalar o TensorFlow de diversas formas. cada método tem um caso de uso e um ambiente de desenvolvimento diferentes:

      • Python e Virtualenv: Nessa abordagem, você instala o TensorFlow e todos os pacotes necessários para utilizar o TensorFow em um ambiente virtual Python. Isso isola o seu ambiente TensorFlow de outros programas em Python na mesma máquina.
      • pip nativo: Nesse método, você instala o TensorFlow globalmente em seu sistema. Isso é recomendado para pessoas que querem disponibilizar o TensorFlow para todos em um sistema multiusuário. Esse método de instalação não separa o TensorFlow em um ambiente isolado e pode interferir em outras instalações ou bibliotecas do Python.
      • Docker: O Docker é um ambiente de execução de container e isola completamente o seu conteúdo dos pacotes preexistentes em seu sistema. Nesse método, você usa um container Docker que contém o TensorFlow e todas as suas dependências. Esse método é ideal para incorporar o TensorFlow a uma arquitetura de aplicações maior que já esteja usando o Docker. No entanto, o tamanho da imagem do Docker será bem grande.

      Neste tutorial, você vai instalar o TensorFlow em um ambiente virtual Python com o virtualenv. Essa abordagem, isola a instalação do TensorFlow e coloca as coisas em funcionamento rapidamente. Depois de concluir a instalação, você fará a validação executando um pequeno programa do TensorFlow e, em seguida, usando o TensorFlow para executar o reconhecimento de imagem.

      Pré-requisitos

      Antes de começar esse tutorial, você precisará do seguinte:

      Passo 1 — Instalando o TensorFlow

      Nesse passo vamos criar um ambiente virtual e instalar o TensorFlow.

      Primeiro, crie um diretório de projeto chamado tf-demo:

      Navegue até o seu diretório tf-demo recém criado:

      Em seguida crie um novo ambiente virtual chamado tensorflow-dev. Execute o seguinte comando para criar o ambiente:

      • python3 -m venv tensorflow-dev

      Isso cria um novo diretório tensorflow-dev que conterá todos os pacotes que você instalar enquanto esse ambiente estiver ativado. Ele também inclui o pip e uma versão standalone do Python.

      Agora, ative seu ambiente virtual:

      • source tensorflow-dev/bin/activate

      Uma vez ativado, você verá algo semelhante a isso no seu terminal:

      • (tensorflow-dev)username@hostname:~/tf-demo $

      Agora, você pode instalar o TensorFlow em seu ambiente virtual.

      Execute o seguinte comando para instalar e atualizar para a versão mais nova do TensorFlow disponível no PyPi:

      • pip3 install --upgrade tensorflow

      O TensorFlow irá instalar:

      Output

      Collecting tensorflow Downloading tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-macosx_10_11_x86_64.whl (39.3MB) 100% |████████████████████████████████| 39.3MB 35kB/s ... Successfully installed bleach-1.5.0 enum34-1.1.6 html5lib-0.9999999 markdown-2.6.9 numpy-1.13.3 protobuf-3.5.0.post1 setuptools-38.2.3 six-1.11.0 tensorflow-1.4.0 tensorflow-tensorboard-0.4.0rc3 werkzeug-0.12.2 wheel-0.30.0

      Se você quiser desativar seu ambiente virtual a qualquer momento, o comando é:

      Para reativar seu abiente mais tarde, navegue até o diretório do seu projeto e execute source tensorflow-dev/bin/activate.

      Agora que você instalou o TensorFlow, vamos nos certificar de que a instalação dele está funcionando.

      Passo 2 — Validando a Instalação

      Para validar a instalação do TensorFlow, vamos executar um programa simples nele como um usuário não-root. Vamos utilizar o clássico exemplo de iniciante "Hello, world!" como uma forma de validação. Em vez de criar um arquivo Python, criaremos esse programa usando o Console Interativo do Python.

      Para escrever o programa, inicie o seu interpretador Python:

      Você verá o seguinte prompt aparecer em seu terminal:

      >>>
      

      Esse é o prompt para o interpretador Python, e ele indica que está pronto para que você comece a digitar algumas declarações Python.

      Primeiro, digite essa linha para importar o pacote do TensorFlow e torná-lo disponível como a variável local tf. Pressione ENTER depois de digitar a linha de código:

      Em seguida, adicione esta linha de código para definir a mensagem "Hello, world!":

      • hello = tf.constant("Hello, world!")

      Depois, crie uma nova sessão do TensorFlow e a atribua à variável sess:

      Nota: Dependendo do seu ambiente, você poderá ver esta saída:

      Output

      2017-06-18 16:22:45.956946: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 2017-06-18 16:22:45.957158: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 2017-06-18 16:22:45.957282: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 2017-06-18 16:22:45.957404: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 2017-06-18 16:22:45.957527: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use FMA instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.

      Isso lhe diz que você tem um instruction set que tem o potencial de ser otimizado para um desempenho melhor com o TensorFlow. Se você vir isso, poderá ignorá-lo com segurança e continuar.

      Por fim, insira essa linha de código para imprimir o resultado da execução da sessão hello do TensorFlow que você construiu em suas linhas de código anteriores:

      Você verá esta saída em seu console:

      Output

      Hello, world!

      Isso indica que tudo está funcionando e que você pode começar a utilizar o TensorFlow para fazer algo mais interessante.

      Saia do console interativo do Python pressionando CTRL+D.

      Agora vamos usar a API de reconhecimento de imagem do TensorFlow para nos familiarizarmos mais com o TensorFlow.

      Passo 3 — Usando o TensorFlow para Reconhecimento de Imagem

      Agora que o TensorFlow está instalado e que você o validou através da execução de um programa simples, vamos dar uma olhada nos recursos de reconhecimento de imagem do TensorFlow.

      Para classificar uma imagem, você precisa treinar um modelo. Depois você precisa escrever algum código para usar o modelo. Para aprender mais sobre esses conceitos dê uma olhada em An Introduction to Machine Learning.

      O TensorFlow fornece um repositório de modelos e exemplos, incluindo código e um modelo treinado para classificar imagens.

      Utilize o Git para clonar o repositório de modelos do TensorFlow a partir do GitHub dentro do seu diretório de projeto:

      • git clone https://github.com/tensorflow/models.git

      Você verá a seguinte saída enquanto o Git baixa o repositório em uma nova pasta chamada models:

      Output

      Cloning into 'models'... remote: Counting objects: 8785, done. remote: Total 8785 (delta 0), reused 0 (delta 0), pack-reused 8785 Receiving objects: 100% (8785/8785), 203.16 MiB | 24.16 MiB/s, done. Resolving deltas: 100% (4942/4942), done. Checking connectivity... done.

      Vá para o diretório models/tutorials/image/imagenet:

      • cd models/tutorials/image/imagenet

      Este diretório contém o arquivo classify_image.py que usa o TensorFlow para reconhecer imagens. Este programa faz o download de um modelo treinado de tensorflow.org em sua primeira execução. O download desse modelo requer que você tenha 200 MB de espaço livre disponível no disco.

      Neste exemplo, vamos classificar uma imagem pré-fabricada de um Panda. Execute este comando para rodar o programa classificador de imagens:

      Você verá uma saída semelhante a esta:

      Output

      giant panda, panda, panda bear, coon bear, Ailuropoda melanoleuca (score = 0.89107) indri, indris, Indri indri, Indri brevicaudatus (score = 0.00779) lesser panda, red panda, panda, bear cat, cat bear, Ailurus fulgens (score = 0.00296) custard apple (score = 0.00147) earthstar (score = 0.00117)

      Você classificou sua primeira imagem usando os recursos de reconhecimento de imagem do TensorFlow.

      Se você quiser usar outra imagem, faça isso adicionando o argumento -- image_file ao seu comando python3 classify_image.py. Para o argumento, você passaria o caminho absoluto do arquivo da imagem.

      Conclusão

      Você instalou o TensorFlow em um ambiente virtual Python e validou o funcionamento do TensorFlow executando alguns exemplos. Agora você possui ferramentas que o possibilitam a exploração de tópicos adicionais, incluindo Convolutional Neural Networks e Word Embeddings.

      O guia do programador do TensorFlow é um ótimo recurso e referência para o desenvolvimento nesse software. Você pode explorar o Kaggle, um ambiente competitivo para aplicação prática de conceitos de machine learning que o colocam contra outros entusiastas de machine learning, ciência de dados e estatística. Eles têm um excelente wiki onde você pode ver e compartilhar soluções, algumas das quais estão na vanguarda das técnicas estatísticas e de machine learning.



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