Eles são amplamente usados na comunidade de aprendizado de máquina e inteligência artificial em plataformas Linux devido à sua flexibilidade, eficiência e recursos de código aberto. Aqui está uma visão geral de como você pode instalar e usar essas bibliotecas em sistemas Linux:
TensorFlow:
Instalação: Você pode instalar o TensorFlow no Linux por meio do gerenciador de pacotes Python, pip. Abra um terminal e execute o seguinte comando:
pip install tensorflow
Dependendo da sua configuração, você pode querer instalar a versão para CPU ou GPU. Para a versão GPU, é necessário ter uma GPU compatível com CUDA.
Utilização: Depois de instalado, você pode começar a usar o TensorFlow em seus projetos Python. Importe-o no seu código com:python
Agora, você pode criar, treinar e executar modelos de aprendizado de máquina e redes neurais usando as funcionalidades do TensorFlow.
PyTorch:
Instalação: A instalação do PyTorch também pode ser feita via pip. No terminal, execute o seguinte comando:
pip install torch torchvision
Utilização: Após a instalação, você pode importar o PyTorch no seu código Python:python
O PyTorch é conhecido por sua abordagem mais dinâmica e flexível para construir redes neurais, o que pode ser especialmente útil para pesquisa e experimentação.
Ambos TensorFlow e PyTorch têm documentações extensas e uma grande comunidade de desenvolvedores que podem ajudar com perguntas e problemas. Eles suportam várias tarefas de aprendizado de máquina e processamento de dados, como classificação, detecção de objetos, processamento de linguagem natural e muito mais.
OBS: Lembre-se de que, antes de instalar essas bibliotecas, é recomendável verificar os requisitos específicos de sistema e hardware, especialmente se você estiver considerando a versão GPU para tirar vantagem do poder de processamento da sua placa de vídeo.
