Difference between revisions of "TF: Install TensorFlow di Ubuntu 24.04"
Onnowpurbo (talk | contribs) |
Onnowpurbo (talk | contribs) |
||
Line 14: | Line 14: | ||
virtualenv --python=python3 tensorflow_env | virtualenv --python=python3 tensorflow_env | ||
− | python3 -m venv tensorflow_env | + | # python3 -m venv tensorflow_env |
source tensorflow_env/bin/activate | source tensorflow_env/bin/activate | ||
Revision as of 07:39, 17 March 2025
Untuk menginstal TensorFlow dan Keras di Ubuntu 24.04 tanpa menggunakan Google Colab, Anda dapat mengikuti langkah-langkah berikut:
1. Perbarui Sistem dan Instal Paket Pendukung:
Mulailah dengan memperbarui daftar paket dan menginstal paket-paket yang diperlukan:
sudo apt update sudo apt install python3 python3-pip python3-venv build-essential python3-virtualenv
2. Buat dan Aktifkan Lingkungan Virtual:
Disarankan untuk menggunakan lingkungan virtual untuk mengisolasi instalasi paket Python:
virtualenv --python=python3 tensorflow_env # python3 -m venv tensorflow_env source tensorflow_env/bin/activate
3. Perbarui `pip` dan Instal TensorFlow serta Keras:
Setelah mengaktifkan lingkungan virtual, perbarui `pip` dan instal TensorFlow serta Keras:
pip install --upgrade pip pip install tensorflow keras
4. Verifikasi Instalasi:
Untuk memastikan bahwa TensorFlow dan Keras telah terinstal dengan benar, jalankan Python dan impor kedua modul tersebut:
import tensorflow as tf import keras print(tf.__version__) print(keras.__version__)
Jika tidak ada pesan kesalahan dan versi ditampilkan, instalasi berhasil.
5. Instalasi Dukungan GPU (Opsional):
Jika Anda ingin memanfaatkan GPU untuk mempercepat proses komputasi, pastikan Anda memiliki GPU NVIDIA yang kompatibel dan ikuti langkah-langkah berikut:
a. Periksa Ketersediaan GPU NVIDIA:
Pastikan sistem Anda mengenali GPU NVIDIA:
lspci | grep -i nvidia
b. Instal Driver NVIDIA:
Instal driver NVIDIA yang sesuai:
sudo apt install nvidia-driver-535 -y
Setelah instalasi, reboot sistem:
sudo reboot
c. Instal CUDA Toolkit:
Unduh dan instal CUDA Toolkit versi yang sesuai dari situs resmi NVIDIA. Pastikan versi CUDA kompatibel dengan versi TensorFlow yang Anda gunakan.
d. Instal cuDNN:
Unduh dan instal cuDNN yang kompatibel dengan versi CUDA Anda. Ikuti petunjuk instalasi yang disediakan oleh NVIDIA.
e. Verifikasi Instalasi GPU:
Setelah semua terinstal, verifikasi apakah TensorFlow dapat mendeteksi GPU:
import tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
Jika GPU terdeteksi, Anda akan melihatnya terdaftar.