Kîjan guhertoya Python dê ji bo sazkirina TensorFlow çêtirîn be da ku ji pirsgirêkên ku bi belavkirina TF-ê re tune nebin?
Dema ku meriv guhertoya çêtirîn a Python-ê ji bo sazkirina TensorFlow-ê, nemaze ji bo karanîna texmînkerên sade û sade, dihesibîne, pêdivî ye ku guhertoya Python bi daxwazên lihevhatina TensorFlow re were hevûdu kirin da ku xebata birêkûpêk bicîh bîne û ji pirsgirêkên potansiyel ên têkildarî belavkirinên neberdest ên TensorFlow dûr bixe. Hilbijartina guhertoya Python girîng e ji ber ku TensorFlow, mîna gelek pirtûkxaneyên fêrbûna makîneyê yên din, xwedan girêdanên taybetî û astengiyên lihevhatinê ye ku divê ji bo performans û fonksiyona çêtirîn pê ve girêdayî bin.
TensorFlow ji bo fêrbûna makîneyê platformek çavkaniya vekirî ya pir maqûl û bi hêz e ku ji hêla tîmê Google Brain ve hatî pêşve xistin. Ew bi berfirehî hem ji bo mebestên lêkolînê û hem jî ji bo hilberînê tê bikar anîn, û ew cûrbecûr amûr û pirtûkxane pêşkêşî dike ku pêşkeftin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê hêsan dike. Platform gelek algorîtmayên fêrbûna makîneyê piştgirî dike û bi taybetî ji ber kapasîteya xwe ya ku modelên fêrbûna kûr digire tê zanîn. Lêbelê, tevlihevî û sofîstîkebûna TensorFlow bi hewcedariya rêveberiya baldar a girêdayî nermalavê re tê, yek ji wan guhertoya Python-ê ye ku tê bikar anîn.
Heya nuha TensorFlow 2.x rêzika serbestberdana sereke ya herî heyî ye. TensorFlow 2.x li ser selefê xwe, TensorFlow 1.x, pêşkeftinên girîng anî, di nav de API-ya xwerû û bikarhêner-hevaltir, bi xweber darvekirina dilxwaz, û entegrasyona çêtir bi Keras API-yê re, ku naha API-ya asta bilind a TensorFlow e. Van guheztinan TensorFlow 2.x bi taybetî ji bo destpêk û kesên ku dixwazin bi texmînkerên hêsan re bixebitin maqûl dike, ji ber ku ew pêvajoya avakirin û perwerdehiya modelan hêsan dike.
Dema ku guhertoya Python-ê ji bo TensorFlow 2.x hilbijêrin, girîng e ku meriv matrixa lihevhatinê ya ku ji hêla pêşdebirên TensorFlow ve hatî peyda kirin bifikirin. Ji TensorFlow 2.16, ku yek ji guhertoyên herî dawî ye, guhertoyên fermî yên Python-ê têne piştgirî kirin Python 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, 3.11, 3.12 ne. Tête pêşniyar kirin ku hûn yek ji van guhertoyan bikar bînin da ku lihevhatî bicîh bikin û ji pirsgirêkên ku bi belavkirinên nederbasdar re rûbirû nebin.
python 3.8 ji ber çend sedeman bi gelemperî wekî bijarek hêja tê pêşniyar kirin. Ya yekem, Python 3.8 serbestberdanek pir bi îstîqrar e ku bi berfirehî li platform û hawîrdorên cihêreng hatî pejirandin û ceribandin. Ev guhertoyek di navbera taybetmendiyên nûjen û aramiyê de hevsengiyek baş peyda dike, ku ew ji bo projeyên fêrbûna makîneyê hilbijarkek pêbawer dike. Wekî din, Python 3.8 gelek çêtirkirinên performansê û taybetmendiyên nû vedihewîne ku dema ku bi çarçoveyên fêrbûna makîneyê yên mîna TensorFlow re dixebitin dikarin sûdmend bin.
Mînakî, Python 3.8 "operatora walrus" (:=) destnîşan kir, ku destûrê dide îfadeyên peywirdarkirinê. Ev taybetmendî dikare bi taybetî ji bo nivîsandina kodek kurttir û xwendinê bikêr be, ku bi gelemperî di nivîsarên fêrbûna makîneyê de ku zelalbûn û domandin girîng in de taybetmendiyek xwestek e. Digel vê yekê, çêtirkirinên di pirtûkxaneya pirpêvajoyê de û lêzêdekirina modul û fonksiyonên nû performans û karanîna Python 3.8 zêdetir dike.
Sedemek din a hilbijartina Python 3.8 piştgiriya wê ya berfireh ji civakê û hebûna pirtûkxaneyên sêyemîn e. Gelek pirtûkxane û çarçoveyên ku bi gelemperî li kêleka TensorFlow têne bikar anîn, wek NumPy, Pandas, û Matplotlib, bi Python 3.8 re bi tevahî hevaheng in, û piştrast dikin ku hûn dikarin ekosîstema tevahî ya Python-ê ji bo projeyên fêrbûna makîneya xwe bikar bînin.
Ji bo sazkirina TensorFlow bi Python 3.8, tê pêşniyar kirin ku hawîrdorek virtual bikar bînin. Ev nêzîkatî ji birêvebirina girêdanan re dibe alîkar û ji nakokiyên bi projeyên Python ên din ên li ser pergala we re dûr dikeve. Pêngavên jêrîn pêvajoya sazkirina jîngehek virtual û sazkirina TensorFlow destnîşan dikin:
1. Python 3.8 saz bike: Piştrast bikin ku Python 3.8 li ser pergala we hatî saz kirin. Hûn dikarin wê ji malpera fermî ya Python dakêşin an rêveberek pakêtê wekî `apt` li Ubuntu an jî li macOS-ê `brew` bikar bînin.
2. Jîngehek virtual biafirînin: Modula `venv` bikar bînin da ku jîngehek virtual biafirînin. Termînalek vekin û fermanên jêrîn bimeşînin:
bash python3.8 -m venv tensorflow_env
Ev ferman dê pelrêçek nû ya bi navê `tensorflow_env` ku tê de hawîrdorek Python-a serbixwe vedihewîne biafirîne.
3. Jîngeha virtual çalak bike: Berî sazkirina TensorFlow, hawîrdora virtual çalak bikin:
- Li ser Windows:
bash
.\tensorflow_env\Scripts\activate
- Li ser macOS û Linux:
bash
source tensorflow_env/bin/activate
4. TensorFlow saz bikin: Digel ku hawîrdora virtual hatî çalak kirin, TensorFlow bi karanîna `pip` saz bikin:
bash pip install tensorflow
Ev ferman dê guhertoya herî dawî ya TensorFlow-ê ku bi guhertoya weya Python-ê re hevaheng e saz bike.
5. Sazkirinê piştrast bikin: Ji bo ku TensorFlow rast hatî saz kirin, hûn dikarin skrîptek hêsan bimeşînin da ku guhertoyê kontrol bikin:
python import tensorflow as tf print(tf.__version__)
Ger TensorFlow rast were saz kirin, ev skrîpt dê jimareya guhertoya TensorFlow çap bike.
Bi şopandina van gavan, hûn dikarin hawîrdorek pêşkeftinê saz bikin ku ji bo ceribandina bi texmînkerên sade û hêsan ên li TensorFlow re xweş e. Vê sazkirinê dê ji we re bibe alîkar ku hûn ji pirsgirêkên têkildarî guhertoyên Python-ê yên nehevaheng an belavkirinên TensorFlow yên neberdest dûr bisekinin.
Di heman demê de hêjayî gotinê ye ku dema ku Python 3.8 guhertoyek pêşniyarkirî ye, Python 3.9, 3.10, 3.11 û tewra 3.12 jî vebijarkên guncan in heke hûn taybetmendiyên taybetî yên wan berdanan hewce bikin. Lêbelê, bi gelemperî tê pêşniyar kirin ku ji karanîna guhertoyên ku bi fermî ji hêla TensorFlow ve nayên piştgirî kirin dûr bixin, ji ber ku ev dikare bibe sedema pirsgirêkên lihevhatinê û behreyên nediyar.
Heya nuha (ji Çile 2025) TensorFlow bi fermî ji bo Python 3.13 pakêtan (tekeran) li ser PyPI peyda nake.
Mirov dikare hewcedariyên pakêta TensorFlow li ser PyPI kontrol bike: https://pypi.org/project/tensorflow/
TensorFlow bi gelemperî hinekî li paş berdanên nû yên Python dimîne ji ber ku divê ew li ser her guhertoyê were çêkirin/ceribandin. Ji Çile 2025-an de, serbestberdanên herî dawî yên TensorFlow bi gelemperî Python 3.7 heta 3.12 piştgirî dikin û ne 3.13.
Ji bo nimûne peyamên çewtiyê:
ÇEWT: Nekarî guhertoyek ku hewcedariya tensorflow têr dike bibîne
ÇEWT: Ji bo tensorflow dabeşkirina hevber nehat dîtin
tê vê wateyê ku PyPI bi rastî ti tekerên TensorFlow ku li ser Python 3.13-ê li ser Windows 10-ê hevûdu dikin tune.
Ji bo rastkirina van celeb xeletiyan:
Vebijêrk A: Guhertoyek Python-a Piştgiriyê saz bikin
Python 3.11 (an 3.12) li ser pergala xwe saz bikin.
Fermî TensorFlow 2.x van versiyonên li ser Windows-ê piştgirî dike.
RIYA xwe ji nû ve biafirînin/verast bikin da ku emrê xweya python-a xwerû nîşanê guhertoya nû, piştgirî bide.
An jî çêtir e, jîngehek virtual an jîngehek konda bikar bînin.
TensorFlow saz bikin:
pip install --upgrade pip pip install tensorflow
Bi xebitandinê piştrast bikin:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
Vebijêrk B: Jîngeha Conda bikar bînin
Ger we Anaconda an Miniconda heye (heke nebe hûn dikarin wan bi hêsanî saz bikin):
Bi Python 3.11 an 3.12 jîngehek nû biafirînin:
conda create -n tf_env python=3.11 conda activate tf_env
TensorFlow (guhertoya CPU) saz bikin:
pip install tensorflow
or
conda install -c conda-forge tensorflow
Test bike:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
Hişyar bikin ku ji Januaryile 2025-an vir ve, hîna li ser PyPI-ê piştgiriyek fermî ya çerxên TensorFlow ji bo Python 3.13 tune ye.
Therefore you need to use a supported Python version (3.7–3.12) or a conda environment set to Python <= 3.12. That will allow you to successfully pip install tensorflow. Once you’re on a supported Python version, you should be able to install TensorFlow without error. Selecting the appropriate Python version is a critical step in setting up a machine learning environment with TensorFlow. Python 3.8 stands out as a robust choice due to its compatibility, stability, and the wealth of features it offers. By aligning your Python version with TensorFlow's requirements, you can ensure a smoother development experience and focus on building and training your machine learning models using plain and simple estimators.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google naha navê wî Vertex AI ye. Cûdahiya niha çi ye?
- Metrîkên nirxandina performansê yên modelek çi ne?
- Regression linear çi ye?
- Ma gengaz e ku meriv modelên ML-ya cihêreng bi hev re bike û AI-yek master ava bike?
- Hin algorîtmayên herî gelemperî ku di fêrbûna makîneyê de têne bikar anîn çi ne?
- Meriv çawa guhertoyek modelê biafirîne?
- Meriv çawa 7 gavên ML-ê di çarçoveyek mînak de bicîh tîne?
- Meriv çawa fêrbûna makîneyê dikare li ser daneyên destûra avahiyê were sepandin?
- Çima Tabloyên AutoML hatin rawestandin û çi bi ser dikeve?
- Erka şîrovekirina doodên ku ji hêla lîstikvanan ve di çarçoweya AI-yê de hatine kişandin çi ye?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin