د Python کومه نسخه به د TensorFlow نصبولو لپاره غوره وي ترڅو د TF توزیع شتون نلري مسلو څخه مخنیوی وشي؟

/ / خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده اټکلونکي

کله چې د TensorFlow نصبولو لپاره د Python غوره نسخه په پام کې ونیسئ، په ځانګړې توګه د ساده او ساده اټکل کونکو کارولو لپاره، دا اړینه ده چې د Python نسخه د TensorFlow د مطابقت اړتیاو سره سمون ومومي ترڅو اسانه عملیات یقیني کړي او د موجود TensorFlow توزیع پورې اړوند احتمالي مسلو څخه مخنیوی وشي. د Python نسخه انتخاب مهم دی ځکه چې TensorFlow، لکه د ماشین زده کړې ډیری نورو کتابتونونو په څیر، ځانګړي انحصار او مطابقت محدودیتونه لري چې باید د غوره فعالیت او فعالیت لپاره تعقیب شي.

TensorFlow د ماشین زده کړې لپاره خورا انعطاف وړ او ځواکمن خلاص سرچینه پلیټ فارم دی چې د ګوګل دماغ ټیم لخوا رامینځته شوی. دا په پراخه کچه د څیړنې او تولید دواړو موخو لپاره کارول کیږي، او دا د وسایلو او کتابتونونو پراخه لړۍ وړاندې کوي چې د ماشین زده کړې ماډلونو پراختیا او پلي کولو کې اسانتیا برابروي. پلیټ فارم د ماشین زده کړې مختلف الګوریتمونو ملاتړ کوي او په ځانګړي توګه د ژورې زده کړې ماډلونو اداره کولو وړتیا لپاره پیژندل کیږي. په هرصورت، د TensorFlow پیچلتیا او پیچلتیا د سافټویر انحصارونو محتاط مدیریت اړتیا سره راځي، چې یو یې د Python نسخه کارول کیږي.

اوس مهال TensorFlow 2.x ترټولو اوسنی لوی ریلیز لړۍ ده. TensorFlow 2.x د خپل مخکیني، TensorFlow 1.x په پرتله د پام وړ پرمختګونه راوړي، په شمول د یو ډیر هوښیار او د کاروونکي دوستانه API، په ډیفالټ سره لیواله اجرا کول، او د Keras API سره ښه ادغام، کوم چې اوس د TensorFlow د لوړې کچې API دی. دا بدلونونه TensorFlow 2.x په ځانګړي ډول د پیل کونکو لپاره مناسب کوي او د ساده اټکل کونکو سره کار کولو په لټه کې دي ، ځکه چې دا د ماډلونو جوړولو او روزنې پروسه ساده کوي.

کله چې د TensorFlow 2.x لپاره د Python نسخه غوره کړئ، نو دا مهمه ده چې د TensorFlow پراختیا کونکو لخوا چمتو شوي مطابقت میټرکس ته پام وکړئ. د TensorFlow 2.16 په څیر، کوم چې یو له وروستي نسخو څخه دی، په رسمي توګه د Python 3.7، 3.8، 3.9، 3.10، 3.11، 3.12 په رسمي ډول ملاتړ شوی. دا مشوره ورکول کیږي چې د دې نسخو څخه یوه وکاروئ ترڅو مطابقت ډاډمن کړي او د نه شتون توزیع پورې اړوند مسلو سره مخ کیدو مخه ونیسي.

پیټون 3.8 ډیری وختونه د ډیری دلایلو لپاره د غوره انتخاب په توګه وړاندیز کیږي. لومړی، Python 3.8 یو خورا باثباته ریلیز دی چې په پراخه کچه په مختلفو پلیټ فارمونو او چاپیریالونو کې منل شوی او ازمول شوی. دا نسخه د عصري ځانګړتیاو او ثبات ترمنځ ښه توازن وړاندې کوي، دا د ماشین زده کړې پروژو لپاره د باور وړ انتخاب جوړوي. سربیره پردې، Python 3.8 د فعالیت ډیری پرمختګونه او نوي ځانګړتیاوې لري چې ګټور کیدی شي کله چې د ماشین زده کړې چوکاټونو لکه TensorFlow سره کار کوي.

د مثال په توګه، Python 3.8 د "والروس آپریټر" (:=) معرفي کړ، کوم چې د دندې څرګندولو ته اجازه ورکوي. دا خصوصیت په ځانګړي ډول د ډیر لنډ او لوستلو وړ کوډ لیکلو لپاره ګټور کیدی شي ، کوم چې ډیری وختونه د ماشین زده کړې سکریپټونو کې مطلوب ځانګړتیا ده چیرې چې روښانه کول او ساتل مهم دي. سربیره پردې ، د څو پروسس کولو کتابتون کې پرمختګونه او د نوي ماډلونو او دندو اضافه کول د Python 3.8 فعالیت او کارونې ته وده ورکوي.

د Python 3.8 غوره کولو بل دلیل د ټولنې پراخه ملاتړ او د دریمې ډلې کتابتونونو شتون دی. ډیری کتابتونونه او چوکاټونه چې معمولا د TensorFlow سره یوځای کارول کیږي، لکه NumPy، Pandas، او Matplotlib، په بشپړه توګه د Python 3.8 سره مطابقت لري، دا ډاډه کوي چې تاسو کولی شئ د خپل ماشین زده کړې پروژو لپاره د Python بشپړ ایکوسیستم ګټه پورته کړئ.

د Python 3.8 سره TensorFlow نصبولو لپاره، دا د مجازی چاپیریال کارولو سپارښتنه کیږي. دا طریقه د انحصارونو اداره کولو کې مرسته کوي او ستاسو په سیسټم کې د Python نورو پروژو سره د شخړو مخه نیسي. لاندې مرحلې د مجازی چاپیریال رامینځته کولو او د TensorFlow نصبولو پروسه په ګوته کوي:

1. Python 3.8 نصب کړئ: ډاډ ترلاسه کړئ چې Python 3.8 ستاسو په سیسټم کې نصب شوی. تاسو کولی شئ دا د Python رسمي ویب پا fromې څخه ډاونلوډ کړئ یا د بسته بندۍ مدیر وکاروئ لکه په اوبنټو کې `apt` یا په macOS کې `brew`.

2. یو مجازی چاپیریال رامینځته کړئ: د مجازی چاپیریال رامینځته کولو لپاره د 'venv' ماډل وکاروئ. یو ټرمینل خلاص کړئ او لاندې کمانډونه پرمخ وړئ:

bash
   python3.8 -m venv tensorflow_env

دا کمانډ به د `tensorflow_env` په نوم یو نوی لارښود رامینځته کړي چې د یو واحد پایتون چاپیریال لري.

3. مجازی چاپیریال فعال کړئ: د TensorFlow نصبولو دمخه، مجازی چاپیریال فعال کړئ:
- په وینډوز کې:

bash
     .\tensorflow_env\Scripts\activate

- په macOS او لینکس کې:

bash
     source tensorflow_env/bin/activate

4. TensorFlow نصب کړئ: د مجازی چاپیریال فعالولو سره، د `پائپ` په کارولو سره TensorFlow نصب کړئ:

bash
   pip install tensorflow

دا کمانډ به ستاسو د Python نسخې سره مطابقت لرونکي TensorFlow وروستۍ نسخه نصب کړي.

5. نصب کول تایید کړئ: د دې لپاره چې ډاډ ترلاسه شي چې TensorFlow په سمه توګه نصب شوی، تاسو کولی شئ یو ساده سکریپټ چل کړئ ترڅو نسخه وګورئ:

python
   import tensorflow as tf
   print(tf.__version__)

که TensorFlow په سمه توګه نصب شوی وي، دا سکریپټ به د TensorFlow نسخه شمیره چاپ کړي.

د دې ګامونو په تعقیب، تاسو کولی شئ د پراختیا چاپیریال رامینځته کړئ چې په TensorFlow کې د ساده او ساده اټکل کونکو سره تجربه کولو لپاره مناسب وي. دا ترتیب به تاسو سره مرسته وکړي چې د Python د نامناسب نسخو یا نه شتون لرونکي TensorFlow توزیع پورې اړوند مسلو مخه ونیسي.

دا هم د یادونې وړ ده چې پداسې حال کې چې Python 3.8 یو وړاندیز شوی نسخه ده، Python 3.9، 3.10، 3.11 او حتی 3.12 هم د اعتبار وړ اختیارونه دي که تاسو د دې ریلیزونو لپاره ځانګړتیاو ته اړتیا لرئ. په هرصورت، دا عموما مشوره ورکول کیږي چې د هغو نسخو کارولو څخه ډډه وکړئ چې په رسمي توګه د TensorFlow لخوا نه ملاتړ کیږي، ځکه چې دا کولی شي د مطابقت مسلو او غیر متوقع چلند لامل شي.

اوس مهال (د جنوري 2025 پورې) TensorFlow په PyPI کې د Python 3.13 لپاره په رسمي ډول کڅوړې (څرخونه) نه وړاندې کوي.

یو څوک کولی شي په PyPI کې د TensorFlow کڅوړې اړتیاوې وګوري: https://pypi.org/project/tensorflow/

TensorFlow عموما د نوي Python ریلیزونو څخه یو څه وروسته پاتې کیږي ځکه چې دا باید په هره نسخه کې جوړ/ازمول شي. د جنوري 2025 پورې، وروستي TensorFlow ریلیزونه معمولا د Python 3.7 څخه تر 3.12 پورې ملاتړ کوي نه 3.13.

د مثال په توګه د خطا پیغامونه:

تېروتنه: یوه نسخه ونه موندل شوه چې د ټینسر فلو اړتیا پوره کړي
تېروتنه: د ټینسر فلو لپاره هیڅ مطابقت لرونکی توزیع ونه موندل شو
پدې معنی چې PyPI واقعیا هیڅ TensorFlow ویلونه نلري چې په وینډوز 3.13 کې د Python 10 سره سمون لري.

د دې ډول غلطیو د سمولو لپاره:

اختیار A: د Python ملاتړ شوی نسخه نصب کړئ
په خپل سیسټم کې Python 3.11 (یا 3.12) نصب کړئ.

رسمي TensorFlow 2.x په وینډوز کې د دې نسخو ملاتړ کوي.
خپل PATH بیا جوړ کړئ/تایید کړئ ترڅو ستاسو د ډیفالټ python کمانډ نوي ، ملاتړ شوي نسخې ته اشاره وکړي.

یا تر اوسه ښه، د مجازی چاپیریال یا کانډا چاپیریال وکاروئ.
TensorFlow نصب کړئ:

pip install --upgrade pip
pip install tensorflow

د چلولو له لارې تایید کړئ:

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

اختیار ب: د کانډا چاپیریال وکاروئ
که تاسو اناکونډا یا مینیکونډا لرئ (که نه نو تاسو یې په اسانۍ سره نصب کولی شئ):

د Python 3.11 یا 3.12 سره نوی چاپیریال رامینځته کړئ:

conda create -n tf_env python=3.11
conda activate tf_env

TensorFlow نصب کړئ (CPU نسخه):

pip install tensorflow

or

conda install -c conda-forge tensorflow

ازموینه:

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

په یاد ولرئ چې د جنوري 2025 پورې لاهم په PyPI کې د Python 3.13 لپاره رسمي TensorFlow wheels ملاتړ شتون نلري.

نو تاسو اړتیا لرئ د Python ملاتړ شوی نسخه وکاروئ (3.7–3.12) یا د کانډا چاپیریال پیتون <= 3.12 ته ټاکل شوی. دا به تاسو ته اجازه درکړي چې په بریالیتوب سره د ټینسر فلو نصب کړئ. یوځل چې تاسو د Python ملاتړ شوي نسخه کې یاست ، تاسو باید وړتیا ولرئ پرته له خطا TensorFlow نصب کړئ. د مناسب Python نسخه غوره کول د TensorFlow سره د ماشین زده کړې چاپیریال رامینځته کولو کې یو مهم ګام دی. Python 3.8 د خپل مطابقت، ثبات، او د هغه ځانګړتیاوو شتمنۍ له امله چې دا یې وړاندیز کوي د قوي انتخاب په توګه ولاړ دی. د TensorFlow اړتیاو سره ستاسو د Python نسخه په ترتیب کولو سره، تاسو کولی شئ د ساده پراختیا تجربه یقیني کړئ او د ساده او ساده اټکل کونکو په کارولو سره ستاسو د ماشین زده کړې ماډلونو جوړولو او روزنې باندې تمرکز وکړئ.

په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:

نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ

نورې پوښتنې او ځوابونه:

لاندی ځړول شوی: , , , , ,