O TensorFlow pode usar CPU e GPU para calcular cálculos complexos de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML). O TensorFlow pode usar qualquer GPU NVIDIA compatível com CUDA para acelerar os programas de IA/ML. Se você não tiver uma GPU compatível com CUDA, o TensorFlow usará a CPU para códigos AI/ML. Sem aceleração de GPU, o desempenho do TensorFlow será prejudicado em programas complexos de IA/ML.
Neste artigo, mostraremos como instalar o TensorFlow com aceleração NVIDIA CUDA/cuDNN no Debian 12 “Bookworm”.
Tópico de Conteúdo:
- Verificando se você possui GPU NVIDIA instalada em seu computador
- Instalando Python 3 PIP e Python Venv no Debian 12
- Criando um ambiente virtual Python 3 para TensorFlow
- Atualizando Python 3 PIP no ambiente virtual Python 3
- Instalando o TensorFlow com suporte de aceleração NVIDIA CUDA
- Instalando o TensorRT no Debian 12
- Ativando o ambiente virtual TensorFlow Python 3
- Acessando o TensorFlow e verificando se a aceleração NVIDIA GPU/CUDA está disponível
- Conclusão
Verificando se você possui GPU NVIDIA instalada em seu computador
Para que o TensorFlow acelere os programas de IA com NVIDIA GPU/CUDA, você deve ter o Drivers de GPU NVIDIA e NVIDIA CUDA e cuDNN instalado em seu sistema operacional Debian 12.
Se você precisar de ajuda para instalar os drivers de GPU NVIDIA em seu sistema operacional Debian 12, leia este artigo .
Se você precisar de ajuda para instalar os drivers NVIDIA CUDA e cuDNN em seu sistema operacional Debian 12, leia este artigo .
Depois de instalar os drivers de GPU NVIDIA em seu sistema Debian 12, o comando “nvidia-smi” deverá estar disponível.
Os módulos do kernel NVIDIA também devem ser carregados em seu sistema Debian 12.
Depois de instalar os drivers NVIDIA CUDA, você deverá ter o comando “nvcc” disponível em seu sistema Debian 12.
Instalando Python 3 PIP e Python Venv no Debian 12
Para instalar o TensorFlow no Debian 12, você precisa ter o módulo Python 3 PIP e Python virtual Environment (venv) instalados.
Primeiro, atualize o cache do repositório de pacotes APT com o seguinte comando:
$ sudo atualização adequada 
Para instalar o Python 3 PIP e o ambiente virtual Python 3 (venv), execute o seguinte comando:
$ sudo apto instalar python3-pip python3-venv python3-dev Para confirmar a instalação, pressione “Y” e depois pressione
Python 3 PIP e Python 3 venv estão sendo instalados. Demora um pouco para ser concluído.
Neste ponto, Python 3 PIP e Python 3 venv devem estar instalados.
Criando um ambiente virtual Python 3 para TensorFlow
A prática padrão para instalar as bibliotecas Python no Debian 12 é instalá-las em um ambiente virtual Python para que não interfiram nos pacotes/bibliotecas Python do sistema.
Para criar um novo ambiente virtual Python 3 para TensorFlow no diretório “/opt/tensorflow”, execute o seguinte comando:
$ sudo python3 -m venv / optar / fluxo tensorAtualizando Python 3 PIP no ambiente virtual Python 3
Para atualizar o Python 3 PIP para a versão mais recente no ambiente virtual Python 3 “/opt/tensorflow”, execute o seguinte comando:
$ sudo / optar / fluxo tensor / caixa / pip instalar --atualizar pip 
Instalando o TensorFlow com suporte de aceleração NVIDIA CUDA
Para instalar o TensorFlow com suporte para aceleração NVIDIA CUDA no ambiente virtual Python “/opt/tensorflow”, execute o seguinte comando:
$ sudo / optar / fluxo tensor / caixa / pip instalar fluxo tensor [ e-cuda ]O TensorFlow com aceleração NVIDIA CUDA está sendo instalado. Demora um pouco para ser concluído.
Neste ponto, o TensorFlow com suporte para aceleração NVIDIA CUDA deve estar instalado.
Instalando o TensorRT no Debian 12
O NVIDIA TensorRT otimiza ainda mais o desempenho do aprendizado profundo do TensorFlow. Você pode instalar o TensorRT no ambiente virtual TensorFlow Python “/opt/tensorflow” com o seguinte comando:
$ sudo / optar / fluxo tensor / caixa / pip instalar tensorrtNVIDIA TensorRT está sendo instalado no ambiente virtual Python. Demora um pouco para ser concluído.
Neste ponto, o NVIDIA TensorRT deve estar instalado.
Ativando o ambiente virtual TensorFlow Python 3
Para ativar o ambiente virtual TensorFlow Python “/opt/tensorflow”, execute o seguinte comando:
$ . / optar / fluxo tensor / caixa / ativarO ambiente virtual TensorFlow Python 3 deve ser ativado.
Acessando o TensorFlow e verificando se a aceleração NVIDIA GPU/CUDA está disponível
Para abrir o shell interativo do Python 3, execute o seguinte comando:
$ python3O shell interativo do Python 3 deve ser aberto.
Primeiro, importe o TensorFlow com a seguinte linha de código:
$ importar tensorflow como TFDepois que o TensorFlow for importado, você poderá verificar o número da versão do TensorFlow que você instalou com a linha de código a seguir. Como você pode ver, temos o TensorFlow 2.13.1 instalado em nosso sistema Debian 12.
$ tf.__versão__Para verificar se o TensorFlow pode usar a GPU NVIDIA instalada em seu computador para aceleração CUDA, execute a linha de código a seguir. Como você pode ver, nossa GPU NVIDIA pode ser acessada no TensorFlow.
$ imprimir ( tf.config.list_physical_devices ( 'GPU' ) ) 
Para sair do shell interativo do Python, execute a seguinte linha de código:
$ desistir ( )Conclusão
Neste artigo, mostramos como instalar o ambiente virtual Python 3 PIP e Python 3 (venv) no Debian 12. Também mostramos como criar um ambiente virtual Python 3 para TensorFlow no Debian 12 e como instalar o TensorFlow com NVIDIA Suporte para aceleração GPU/CUDA e NVIDIA TensorRT no Debian 12 também. Por fim, mostramos como ativar o ambiente virtual TensorFlow Python e acessar o TensorFlow no Debian 12.