TensorFlow est une plateforme d’apprentissage automatique open source de bout en bout développée par Google, qui permet aux développeurs et chercheurs de créer facilement des systèmes complexes d’intelligence artificielle. Que vous travailliez sur des projets de reconnaissance d’images, de traitement du langage naturel, ou que vous exploriez simplement les capacités de l’apprentissage profond, TensorFlow offre les outils nécessaires pour mener à bien vos projets. Ce guide vous montrera comment installer TensorFlow sur Debian 12, en fournissant des instructions claires et des exemples concrets pour aider les débutants à naviguer dans le processus d’installation.

Étape 1 : Mise à jour du système

Avant d’installer TensorFlow, il est essentiel de s’assurer que votre système Debian 12 est à jour. Ouvrez un terminal et exécutez :

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

Étape 2 : Installation de Python et de pip

TensorFlow nécessite Python pour fonctionner. Bien que Debian 12 soit livré avec Python préinstallé, vous devrez peut-être installer pip, le gestionnaire de paquets Python, ainsi que quelques dépendances supplémentaires. Exécutez la commande suivante pour installer Python et pip :

sudo apt install python3 python3-pip python3-dev -y

Étape 3 : Installation de TensorFlow

Avec Python et pip prêts, vous pouvez installer TensorFlow. Pour la plupart des utilisateurs, l’installation de la version CPU de TensorFlow est suffisante et peut être accomplie avec pip :

pip3 install tensorflow

Si vous disposez d’une carte graphique compatible et souhaitez utiliser TensorFlow avec le support GPU pour accélérer les calculs, installez TensorFlow GPU à la place :

pip3 install tensorflow-gpu

Étape 4 : Vérification de l’installation

Après l’installation, vous pouvez vérifier que TensorFlow est correctement installé en exécutant un court script Python qui importe TensorFlow et affiche sa version :

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

Si tout est correct, cette commande affichera la version de TensorFlow installée sans générer d’erreurs.

Étape 5 : Configuration de votre environnement de développement

Pour tirer le meilleur parti de TensorFlow, vous voudrez peut-être configurer un environnement de développement dédié en utilisant des environnements virtuels. Cela permet de gérer les dépendances par projet et d’éviter les conflits entre les paquets. Pour créer un nouvel environnement virtuel et l’activer, exécutez :

python3 -m venv mon_env_tensorflow
source mon_env_tensorflow/bin/activate

Une fois dans l’environnement virtuel, vous pouvez installer TensorFlow et d’autres paquets nécessaires à votre projet sans affecter le reste du système.

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