TensorFlow puede utilizar CPU y GPU para realizar cálculos complejos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). TensorFlow puede utilizar cualquier GPU NVIDIA compatible con CUDA para acelerar los programas de IA/ML. Si no tiene una GPU compatible con CUDA, TensorFlow usará la CPU para códigos AI/ML. Sin aceleración de GPU, el rendimiento de TensorFlow se degradará en programas complejos de IA/ML.
En este artículo, le mostraremos cómo instalar TensorFlow con aceleración NVIDIA CUDA/cuDNN en Debian 12 “Bookworm”.
Tema de contenidos:
- Comprobar si tiene la GPU NVIDIA instalada en su computadora
- Instalación de Python 3 PIP y Python Venv en Debian 12
- Creación de un entorno virtual Python 3 para TensorFlow
- Actualización de Python 3 PIP en el entorno virtual de Python 3
- Instalación de TensorFlow con soporte de aceleración NVIDIA CUDA
- Instalación de TensorRT en Debian 12
- Activación del entorno virtual TensorFlow Python 3
- Accediendo a TensorFlow y comprobando si la aceleración NVIDIA GPU/CUDA está disponible
- Conclusión
Comprobar si tiene la GPU NVIDIA instalada en su computadora
Para que TensorFlow acelere los programas de IA con NVIDIA GPU/CUDA, debe tener la Controladores de GPU NVIDIA y NVIDIA CUDA y cuDNN instalado en su sistema operativo Debian 12.
Si necesita ayuda para instalar los controladores de GPU NVIDIA en su sistema operativo Debian 12, Lee este artículo .
Si necesita ayuda para instalar los controladores NVIDIA CUDA y cuDNN en su sistema operativo Debian 12, Lee este artículo .
Una vez que tenga los controladores de GPU NVIDIA instalados en su sistema Debian 12, el comando 'nvidia-smi' debería estar disponible.
Los módulos del kernel de NVIDIA también deben cargarse en su sistema Debian 12.
Una vez que tenga instalados los controladores NVIDIA CUDA, debería tener el comando 'nvcc' disponible en su sistema Debian 12.
Instalación de Python 3 PIP y Python Venv en Debian 12
Para instalar TensorFlow en Debian 12, debe tener instalado el módulo de entorno virtual Python 3 PIP y Python (venv).
Primero, actualice la caché del repositorio de paquetes APT con el siguiente comando:
$ sudo actualización adecuada 
Para instalar Python 3 PIP y el entorno virtual Python 3 (venv), ejecute el siguiente comando:
$ sudo apto instalar python3-pip python3-venv python3-dev Para confirmar la instalación, presione “Y” y luego presione
Se están instalando Python 3 PIP y Python 3 venv. Tarda un poco en completarse.
En este punto, se deben instalar Python 3 PIP y Python 3 venv.
Creación de un entorno virtual Python 3 para TensorFlow
La práctica estándar para instalar las bibliotecas de Python en Debian 12 es instalarlas en un entorno virtual de Python para que no interfieran con los paquetes/bibliotecas de Python del sistema.
Para crear un nuevo entorno virtual Python 3 para TensorFlow en el directorio '/opt/tensorflow', ejecute el siguiente comando:
$ sudo python3 -metro venv / optar / flujo tensorActualización de Python 3 PIP en el entorno virtual de Python 3
Para actualizar Python 3 PIP a la última versión en el entorno virtual de Python 3 “/opt/tensorflow”, ejecute el siguiente comando:
$ sudo / optar / flujo tensor / papelera / pepita instalar --mejora pepita 
Instalación de TensorFlow con soporte de aceleración NVIDIA CUDA
Para instalar TensorFlow con soporte de aceleración NVIDIA CUDA en el entorno virtual Python “/opt/tensorflow”, ejecute el siguiente comando:
$ sudo / optar / flujo tensor / papelera / pepita instalar flujo tensor [ y-cuda ]Se está instalando TensorFlow con aceleración NVIDIA CUDA. Tarda un poco en completarse.
En este punto, se debe instalar TensorFlow con soporte de aceleración NVIDIA CUDA.
Instalación de TensorRT en Debian 12
NVIDIA TensorRT optimiza aún más el rendimiento del aprendizaje profundo de TensorFlow. Puede instalar TensorRT en el entorno virtual TensorFlow Python “/opt/tensorflow” con el siguiente comando:
$ sudo / optar / flujo tensor / papelera / pepita instalar tensorNVIDIA TensorRT se está instalando en el entorno virtual Python. Tarda un poco en completarse.
En este punto, debería estar instalado NVIDIA TensorRT.
Activación del entorno virtual TensorFlow Python 3
Para activar el entorno virtual TensorFlow Python “/opt/tensorflow”, ejecute el siguiente comando:
$ . / optar / flujo tensor / papelera / activarEl entorno virtual TensorFlow Python 3 debe estar activado.
Accediendo a TensorFlow y comprobando si la aceleración NVIDIA GPU/CUDA está disponible
Para abrir el shell interactivo de Python 3, ejecute el siguiente comando:
$ python3Se debe abrir el shell interactivo de Python 3.
Primero, importe TensorFlow con la siguiente línea de código:
$ importar flujo tensor como tfUna vez que se importa TensorFlow, puede verificar el número de versión de TensorFlow que instaló con la siguiente línea de código. Como puede ver, tenemos TensorFlow 2.13.1 instalado en nuestro sistema Debian 12.
$ tf.__versión__Para verificar que TensorFlow puede usar la GPU NVIDIA que instaló en su computadora para la aceleración CUDA, ejecute la siguiente línea de código. Como puede ver, se puede acceder a nuestra GPU NVIDIA desde TensorFlow.
$ imprimir ( tf.config.list_physical_devices ( 'GPU' ) ) 
Para salir del shell interactivo de Python, ejecute la siguiente línea de código:
$ abandonar ( )Conclusión
En este artículo, le mostramos cómo instalar el entorno virtual Python 3 PIP y Python 3 (venv) en Debian 12. También le mostramos cómo crear un entorno virtual Python 3 para TensorFlow en Debian 12 y cómo instalar TensorFlow con NVIDIA. Soporte de aceleración GPU/CUDA y NVIDIA TensorRT también en Debian 12. Finalmente, le mostramos cómo activar el entorno virtual TensorFlow Python y acceder a TensorFlow en Debian 12.