ما هو إصدار Python الأفضل لتثبيت TensorFlow لتجنب المشكلات المتعلقة بعدم توفر توزيعات TF؟

/ / نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, مقدرات بسيطة وبسيطة

عند التفكير في الإصدار الأمثل من Python لتثبيت TensorFlow، وخاصةً لاستخدام مقدرين عاديين وبسيطين، من الضروري محاذاة إصدار Python مع متطلبات توافق TensorFlow لضمان التشغيل السلس وتجنب أي مشكلات محتملة تتعلق بتوزيعات TensorFlow غير المتاحة. يعد اختيار إصدار Python مهمًا لأن TensorFlow، مثل العديد من مكتبات التعلم الآلي الأخرى، لديه تبعيات وقيود توافق محددة يجب الالتزام بها لتحقيق الأداء والوظائف المثلى.

TensorFlow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر عالية المرونة وقوية للتعلم الآلي طورها فريق Google Brain. تُستخدم على نطاق واسع لأغراض البحث والإنتاج، وتوفر مجموعة واسعة من الأدوات والمكتبات التي تسهل تطوير نماذج التعلم الآلي ونشرها. تدعم المنصة خوارزميات التعلم الآلي المختلفة وهي معروفة بشكل خاص بقدرتها على التعامل مع نماذج التعلم العميق. ومع ذلك، فإن تعقيد وتطور TensorFlow يأتي مع الحاجة إلى إدارة دقيقة لتبعيات البرامج، أحدها إصدار Python المستخدم.

حاليًا، يعد TensorFlow 2.x أحدث سلسلة إصدارات رئيسية. وقد جلب TensorFlow 2.x تحسينات كبيرة على سابقه، TensorFlow 1.x، بما في ذلك واجهة برمجة تطبيقات أكثر سهولة في الاستخدام، وتنفيذ سريع افتراضيًا، وتكامل أفضل مع واجهة برمجة تطبيقات Keras، والتي أصبحت الآن واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى لـ TensorFlow. تجعل هذه التغييرات TensorFlow 2.x مناسبًا بشكل خاص للمبتدئين وأولئك الذين يتطلعون إلى العمل مع مقدرين بسيطين، حيث إنها تبسط عملية بناء النماذج وتدريبها.

عند اختيار إصدار Python لـ TensorFlow 2.x، من المهم مراعاة مصفوفة التوافق التي يوفرها مطورو TensorFlow. اعتبارًا من TensorFlow 2.16، وهو أحد أحدث الإصدارات، فإن إصدارات Python المدعومة رسميًا هي Python 3.7 و3.8 و3.9 و3.10 و3.11 و3.12. يُنصح باستخدام أحد هذه الإصدارات لضمان التوافق وتجنب مواجهة المشكلات المتعلقة بالتوزيعات غير المتاحة.

بيثون 3.8 غالبًا ما يُنصح باستخدام Python 3.8 كخيار ممتاز لعدة أسباب. أولاً، يُعد Python 3.8 إصدارًا مستقرًا للغاية تم اعتماده واختباره على نطاق واسع عبر منصات وبيئات مختلفة. يوفر هذا الإصدار توازنًا جيدًا بين الميزات الحديثة والاستقرار، مما يجعله خيارًا موثوقًا به لمشاريع التعلم الآلي. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن Python XNUMX العديد من تحسينات الأداء والميزات الجديدة التي يمكن أن تكون مفيدة عند العمل مع أطر التعلم الآلي مثل TensorFlow.

على سبيل المثال، قدم Python 3.8 "عامل الفظ" (:=)، والذي يسمح بتعبيرات التعيين. يمكن أن تكون هذه الميزة مفيدة بشكل خاص لكتابة أكواد أكثر إيجازًا وقابلية للقراءة، وهي غالبًا سمة مرغوبة في نصوص التعلم الآلي حيث تكون الوضوح والقدرة على الصيانة مهمين. علاوة على ذلك، تعمل التحسينات في مكتبة المعالجة المتعددة وإضافة وحدات ووظائف جديدة على تعزيز أداء Python 3.8 وقابليته للاستخدام.

هناك سبب آخر لاختيار Python 3.8 وهو الدعم الشامل الذي توفره المجتمعات وتوافر مكتبات الجهات الخارجية. العديد من المكتبات والأطر التي تُستخدم عادةً جنبًا إلى جنب مع TensorFlow، مثل NumPy وPandas وMatplotlib، متوافقة تمامًا مع Python 3.8، مما يضمن لك الاستفادة من النظام البيئي الكامل لـ Python لمشاريع التعلم الآلي الخاصة بك.

لتثبيت TensorFlow مع Python 3.8، يوصى باستخدام بيئة افتراضية. يساعد هذا النهج في إدارة التبعيات وتجنب التعارضات مع مشاريع Python الأخرى على نظامك. توضح الخطوات التالية عملية إعداد بيئة افتراضية وتثبيت TensorFlow:

1. تثبيت Python 3.8:تأكد من تثبيت Python 3.8 على نظامك. يمكنك تنزيله من موقع Python الرسمي أو استخدام مدير حزم مثل `apt` على Ubuntu أو `brew` على macOS.

2. خلق بيئة افتراضية:استخدم وحدة `venv` لإنشاء بيئة افتراضية. افتح محطة طرفية وقم بتشغيل الأوامر التالية:

bash
   python3.8 -m venv tensorflow_env

سيؤدي هذا الأمر إلى إنشاء دليل جديد باسم `tensorflow_env` يحتوي على بيئة Python مستقلة.

3. تفعيل البيئة الافتراضية:قبل تثبيت TensorFlow، قم بتنشيط البيئة الافتراضية:
– على نظام ويندوز:

bash
     .\tensorflow_env\Scripts\activate

- على macOS وLinux:

bash
     source tensorflow_env/bin/activate

4. قم بتثبيت TensorFlow:مع تنشيط البيئة الافتراضية، قم بتثبيت TensorFlow باستخدام `pip`:

bash
   pip install tensorflow

سيقوم هذا الأمر بتثبيت أحدث إصدار من TensorFlow متوافق مع إصدار Python الخاص بك.

5. تحقق من التثبيت:للتأكد من تثبيت TensorFlow بشكل صحيح، يمكنك تشغيل نص برمجي بسيط للتحقق من الإصدار:

python
   import tensorflow as tf
   print(tf.__version__)

إذا تم تثبيت TensorFlow بشكل صحيح، فسوف يقوم هذا البرنامج النصي بطباعة رقم إصدار TensorFlow.

باتباع هذه الخطوات، يمكنك إعداد بيئة تطوير مناسبة تمامًا للتجريب باستخدام مقدرين بسيطين وواضحين في TensorFlow. سيساعدك هذا الإعداد على تجنب المشكلات المتعلقة بإصدارات Python غير المتوافقة أو توزيعات TensorFlow غير المتوفرة.

من الجدير بالذكر أيضًا أنه على الرغم من أن Python 3.8 هو إصدار موصى به، فإن Python 3.9 و3.10 و3.11 وحتى 3.12 هي أيضًا خيارات قابلة للتطبيق إذا كنت بحاجة إلى ميزات خاصة بهذه الإصدارات. ومع ذلك، فمن المستحسن عمومًا تجنب استخدام الإصدارات التي لا يدعمها TensorFlow رسميًا، حيث يمكن أن يؤدي هذا إلى مشكلات التوافق والسلوك غير المتوقع.

حاليًا (اعتبارًا من يناير 2025) لا يوفر TensorFlow رسميًا حزمًا (عجلات) لـ Python 3.13 على PyPI.

يمكنك التحقق من متطلبات حزمة TensorFlow على PyPI: https://pypi.org/project/tensorflow/

عادةً ما يتأخر TensorFlow قليلاً عن إصدارات Python الجديدة لأنه يجب بناؤه/اختباره على كل إصدار. اعتبارًا من يناير 2025، تدعم أحدث إصدارات TensorFlow عادةً Python 3.7 حتى 3.12 وليس 3.13.

على سبيل المثال رسائل الخطأ:

خطأ: لم يتم العثور على إصدار يلبي متطلبات tensorflow
خطأ: لم يتم العثور على توزيع مطابق لـ tensorflow
يعني أن PyPI ليس لديه بالفعل عجلات TensorFlow التي تطابق Python 3.13 على Windows 10.

لإصلاح هذه الأنواع من الأخطاء:

الخيار أ: تثبيت إصدار Python المدعوم
قم بتثبيت Python 3.11 (أو 3.12) على نظامك.

يدعم TensorFlow 2.x الرسمي هذه الإصدارات على Windows.
أعد إنشاء/التحقق من مسار PATH الخاص بك حتى يشير أمر Python الافتراضي لديك إلى الإصدار الجديد المدعوم.

أو الأفضل من ذلك، استخدم بيئة افتراضية أو بيئة conda.
تثبيت TensorFlow:

pip install --upgrade pip
pip install tensorflow

تأكيد عن طريق تشغيل:

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

الخيار ب: استخدام بيئة Conda
إذا كان لديك Anaconda أو Miniconda (إذا لم يكن لديك فيمكنك تثبيتهما بسهولة):

إنشاء بيئة جديدة باستخدام Python 3.11 أو 3.12:

conda create -n tf_env python=3.11
conda activate tf_env

تثبيت TensorFlow (إصدار وحدة المعالجة المركزية):

pip install tensorflow

or

conda install -c conda-forge tensorflow

قم بتجريبه:

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

يجب أن نلاحظ أنه اعتبارًا من يناير 2025 لا يوجد دعم رسمي لعجلات TensorFlow لـ Python 3.13 على PyPI حتى الآن.

لذلك، تحتاج إلى استخدام إصدار Python المدعوم (3.7–3.12) أو بيئة conda مضبوطة على Python <= 3.12. سيسمح لك ذلك بتثبيت tensorflow بنجاح. بمجرد استخدام إصدار Python المدعوم، يجب أن تكون قادرًا على تثبيت TensorFlow دون خطأ. يعد اختيار إصدار Python المناسب خطوة بالغة الأهمية في إعداد بيئة التعلم الآلي باستخدام TensorFlow. يبرز Python 3.8 كخيار قوي نظرًا لتوافقه واستقراره والثروة من الميزات التي يقدمها. من خلال محاذاة إصدار Python الخاص بك مع متطلبات TensorFlow، يمكنك ضمان تجربة تطوير أكثر سلاسة والتركيز على بناء وتدريب نماذج التعلم الآلي الخاصة بك باستخدام مقدرين بسيطين وواضحين.

أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:

عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

المزيد من الأسئلة والأجوبة:

الكلمات المفتاحية هذه: , , , , ,