TF ဖြန့်ဝေမှုများ မရရှိနိုင်သော ပြဿနာများကို ရှောင်ရှားရန် TensorFlow ကို ထည့်သွင်းရန်အတွက် Python ၏ မည်သည့်ဗားရှင်းသည် အကောင်းဆုံးဖြစ်မည်နည်း။

/ / Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, ရိုးရိုးနှင့်ရိုးရှင်းသောခန့်မှန်း

အထူးသဖြင့် ရိုးရှင်းပြီး ရိုးရှင်းသော ခန့်မှန်းချက်များကို အသုံးပြုရန်အတွက် Python ၏ အကောင်းဆုံးဗားရှင်းကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည့်အခါ၊ ချောမွေ့သောလုပ်ဆောင်ချက်ကိုသေချာစေရန်နှင့် မရရှိနိုင်သော TensorFlow ဖြန့်ဝေမှုများနှင့်ပတ်သက်သော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသောပြဿနာများကို ရှောင်ရှားရန် Python ဗားရှင်းကို TensorFlow ၏ တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်မှုလိုအပ်ချက်များနှင့် ချိန်ညှိရန် အရေးကြီးပါသည်။ TensorFlow သည် အခြားသော machine learning libraries များကဲ့သို့ပင်၊ အကောင်းဆုံးသော စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းအတွက် လိုက်နာရမည့် သီးခြားမှီခိုမှုများနှင့် လိုက်ဖက်ညီသော ကန့်သတ်ချက်များရှိသောကြောင့် Python ဗားရှင်း၏ရွေးချယ်မှုသည် အရေးကြီးပါသည်။

TensorFlow သည် Google Brain အဖွဲ့မှ ဖန်တီးထားသော စက်သင်ယူခြင်းအတွက် အလွန်လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး အစွမ်းထက်သော open-source platform တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို သုတေသနနှင့် ထုတ်လုပ်မှု ရည်ရွယ်ချက် နှစ်ခုလုံးအတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုထားပြီး စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးချမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေမည့် ကိရိယာများနှင့် စာကြည့်တိုက်များ ကျယ်ပြန့်စွာ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ပလက်ဖောင်းသည် အမျိုးမျိုးသော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို ပံ့ပိုးပေးကာ နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများကို ကိုင်တွယ်ရန် ၎င်း၏စွမ်းရည်အတွက် အထူးလူသိများသည်။ သို့သော်လည်း TensorFlow ၏ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ဆန်းပြားမှုသည် ဆော့ဖ်ဝဲလ်မှီခိုမှုများအား ဂရုတစိုက် စီမံခန့်ခွဲရန် လိုအပ်ပြီး ၎င်းထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သော Python ဗားရှင်းကို အသုံးပြုထားသည်။

လောလောဆယ် TensorFlow 2.x သည် လက်ရှိထွက်ရှိမှုအများဆုံးစီးရီးဖြစ်သည်။ TensorFlow 2.x သည် ၎င်း၏ယခင်က TensorFlow 1.x ထက် သိသာထင်ရှားသော တိုးတက်မှုများကို ယူဆောင်လာခဲ့ပြီး၊ ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ပြီး အသုံးပြုရလွယ်ကူသော API၊ မူရင်းအတိုင်း စိတ်အားထက်သန်စွာ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ယခုအခါ TensorFlow ၏ အဆင့်မြင့် API ဖြစ်သည့် Keras API နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သောပေါင်းစပ်မှုတို့ ပါဝင်သည်။ ဤပြောင်းလဲမှုများသည် TensorFlow 2.x ကို စတင်သူများနှင့် ရိုးရှင်းသော ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုများဖြင့် လုပ်ဆောင်လိုသူများအတွက် အထူးသင့်လျော်ပြီး ၎င်းသည် တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များကို ရိုးရှင်းစေသည်။

TensorFlow 2.x အတွက် Python ဗားရှင်းကို ရွေးချယ်သည့်အခါ၊ TensorFlow developer များမှ ပံ့ပိုးပေးသော လိုက်ဖက်ညီသော matrix ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။ နောက်ဆုံးဗားရှင်းဖြစ်သည့် TensorFlow 2.16 ၏ တရားဝင်ပံ့ပိုးထားသော Python ဗားရှင်းများမှာ Python 3.7၊ 3.8၊ 3.9၊ 3.10၊ 3.11၊ 3.12 ဖြစ်သည်။ လိုက်ဖက်ညီမှုရှိစေရန်နှင့် မရရှိနိုင်သော ဖြန့်ဝေမှုများနှင့် ပတ်သက်သော ပြဿနာများ မကြုံတွေ့ရစေရန်အတွက် ဤဗားရှင်းများထဲမှ တစ်ခုကို အသုံးပြုရန် အကြံပြုလိုပါသည်။

Python ကို 3.8 အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုအဖြစ် အကြံပြုလေ့ရှိသည်။ ပထမဦးစွာ၊ Python 3.8 သည် အမျိုးမျိုးသော ပလက်ဖောင်းများနှင့် ပတ်၀န်းကျင်များတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လက်ခံစမ်းသပ်ပြီးဖြစ်သော အလွန်တည်ငြိမ်သော ဖြန့်ချိမှုဖြစ်သည်။ ဤဗားရှင်းသည် စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ရွေးချယ်မှုတစ်ခုအဖြစ် ခေတ်မီအင်္ဂါရပ်များနှင့် တည်ငြိမ်မှုကြားတွင် ကောင်းမွန်သော ဟန်ချက်ညီမှုကို ပေးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ Python 3.8 တွင် TensorFlow ကဲ့သို့သော စက်သင်ယူမှုဘောင်များနှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါတွင် အကျိုးရှိနိုင်သည့် စွမ်းဆောင်ရည် မြှင့်တင်မှုများနှင့် အင်္ဂါရပ်အသစ်များ ပါဝင်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ Python 3.8 သည် assignment expressions များကို ခွင့်ပြုသည့် "walrus operator" (:=) ကို မိတ်ဆက်ပေးခဲ့သည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် ပိုမိုတိကျပြီး ဖတ်ရှုနိုင်သော ကုဒ်ရေးရန်အတွက် အထူးအသုံးဝင်နိုင်သည်၊ ၎င်းသည် ရှင်းလင်းမှုနှင့် ထိန်းသိမ်းနိုင်မှု အရေးကြီးသည့် စက်သင်ယူမှု Script များတွင် မကြာခဏ နှစ်သက်ဖွယ်ကောင်းသော လက္ခဏာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ multiprocessing library တွင် တိုးတက်မှုများနှင့် modules များနှင့် functions အသစ်များ ပေါင်းထည့်ခြင်းသည် Python 3.8 ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အသုံးပြုနိုင်စွမ်းကို ပိုမိုတိုးတက်စေသည်။

Python 3.8 ကိုရွေးချယ်ရခြင်း၏နောက်ထပ်အကြောင်းရင်းမှာ ရပ်ရွာလူထုထံမှ ကျယ်ပြန့်သောပံ့ပိုးကူညီမှုနှင့် ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းစာကြည့်တိုက်များရရှိနိုင်မှုဖြစ်သည်။ NumPy၊ Pandas နှင့် Matplotlib ကဲ့သို့သော TensorFlow နှင့်အတူ အများအားဖြင့် အသုံးပြုလေ့ရှိသည့် စာကြည့်တိုက်များနှင့် မူဘောင်အများအပြားသည် Python 3.8 နှင့် အပြည့်အဝသဟဇာတဖြစ်ပြီး သင်၏စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များအတွက် Python ၏ ဂေဟစနစ်ကို အပြည့်အဝအသုံးချနိုင်စေရန် သေချာစေပါသည်။

TensorFlow ကို Python 3.8 ဖြင့် ထည့်သွင်းရန်၊ အတုအယောင်ပတ်ဝန်းကျင်ကို အသုံးပြုရန် အကြံပြုထားသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် မှီခိုမှုကို စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် သင့်စနစ်ရှိ အခြား Python ပရောဂျက်များနှင့် ပဋိပက္ခများကို ရှောင်ရှားရန် ကူညီပေးသည်။ အောက်ဖော်ပြပါအဆင့်များသည် virtual ပတ် ၀ န်းကျင်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် TensorFlow ကိုထည့်သွင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကိုဖော်ပြသည်-

1. Python ကို 3.8 Install- သင့်စနစ်တွင် Python 3.8 ကို ထည့်သွင်းထားကြောင်း သေချာပါစေ။ ၎င်းကိုတရားဝင် Python ဝဘ်ဆိုက်မှဒေါင်းလုဒ်လုပ်နိုင်သည် သို့မဟုတ် Ubuntu တွင် `apt` ကဲ့သို့သော ပက်ကေ့ဂျ်မန်နေဂျာ သို့မဟုတ် macOS တွင် `brew` ကဲ့သို့သော ပက်ကေ့ဂျ်မန်နေဂျာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

2. ပကတိပတ်ဝန်းကျင်ကို ဖန်တီးပါ။: အတုအယောင်ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုဖန်တီးရန် `venv` module ကိုသုံးပါ။ Terminal ကိုဖွင့်ပြီး အောက်ပါ command များကို လုပ်ဆောင်ပါ။

bash
   python3.8 -m venv tensorflow_env

ဤ command သည် သီးခြား Python ပတ်ဝန်းကျင် ပါဝင်သော `tensorflow_env` ဟု အမည်ပေးထားသည့် လမ်းညွှန်အသစ်ကို ဖန်တီးပေးလိမ့်မည်။

3. ပကတိပတ်ဝန်းကျင်ကို အသက်သွင်းပါ။TensorFlow ကို ထည့်သွင်းခြင်းမပြုမီ၊ အတုအယောင်ပတ်ဝန်းကျင်ကို အသက်သွင်းပါ-
- Windows တွင်

bash
     .\tensorflow_env\Scripts\activate

- macOS နှင့် Linux တွင်-

bash
     source tensorflow_env/bin/activate

4. TensorFlow ကို ထည့်သွင်းပါ။: ပကတိပတ်ဝန်းကျင်ကို အသက်သွင်းပြီးပါက `pip` ကို အသုံးပြု၍ TensorFlow ကို ထည့်သွင်းပါ-

bash
   pip install tensorflow

ဤအမိန့်သည် သင်၏ Python ဗားရှင်းနှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်သော TensorFlow ၏ နောက်ဆုံးဗားရှင်းကို ထည့်သွင်းပေးမည်ဖြစ်သည်။

5. တပ်ဆင်မှုကို စစ်ဆေးပါ။TensorFlow ကို မှန်ကန်စွာ ထည့်သွင်းထားကြောင်း သေချာစေရန်၊ ဗားရှင်းကို စစ်ဆေးရန် ရိုးရှင်းသော script ကို သင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်-

python
   import tensorflow as tf
   print(tf.__version__)

TensorFlow ကို မှန်ကန်စွာ ထည့်သွင်းပါက၊ ဤ script သည် TensorFlow ၏ ဗားရှင်းနံပါတ်ကို ပရင့်ထုတ်မည်ဖြစ်သည်။

ဤအဆင့်များကို လိုက်နာခြင်းဖြင့် TensorFlow ရှိ ရိုးရှင်းပြီး ရိုးရှင်းသော ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုများကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် ကောင်းမွန်သင့်လျော်သော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုပတ်ဝန်းကျင်ကို သင်သတ်မှတ်နိုင်ပါသည်။ ဤစနစ်ထည့်သွင်းမှုသည် တွဲဖက်သုံးမရသော Python ဗားရှင်းများ သို့မဟုတ် TensorFlow ဖြန့်ဝေမှုများနှင့် ပတ်သက်သည့် ပြဿနာများကို ရှောင်ရှားရန် ကူညီပေးပါမည်။

Python 3.8 သည် အကြံပြုထားသော ဗားရှင်းဖြစ်သော်လည်း၊ Python 3.9၊ 3.10၊ 3.11 နှင့် 3.12 တို့သည် ထိုထွက်ရှိမှုများနှင့် သက်ဆိုင်သော အင်္ဂါရပ်များ လိုအပ်ပါက သင်အသုံးပြုနိုင်သည့် ရွေးချယ်မှုများလည်း ဖြစ်သည်ကို သတိပြုသင့်ပါသည်။ သို့သော်လည်း TensorFlow မှတရားဝင်မပံ့ပိုးထားသော ဗားရှင်းများကို အသုံးပြုခြင်းမှ ရှောင်ကြဉ်ရန် ယေဘုယျအားဖြင့် အကြံပြုလိုသည်မှာ၊ ၎င်းသည် လိုက်ဖက်ညီသော ပြဿနာများနှင့် မမျှော်လင့်ထားသော အပြုအမူများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။

လောလောဆယ် (ဇန်နဝါရီ 2025 ခုနှစ်အထိ) TensorFlow သည် PyPI တွင် Python 3.13 အတွက် တရားဝင်ပက်ကေ့ဂျ်များ (ဘီးများ) ကို ပေးဆောင်ခြင်းမရှိပါ။

PyPI တွင် TensorFlow ပက်ကေ့ချ်အတွက် လိုအပ်ချက်များကို စစ်ဆေးနိုင်သည်- https://pypi.org/project/tensorflow/

TensorFlow သည် ဗားရှင်းတစ်ခုစီတွင် တည်ဆောက်/စမ်းသပ်ရမည်ဖြစ်သောကြောင့် Python အသစ်ထွက်ရှိမှုများနောက်တွင် အနည်းငယ်နောက်ကျနေပါသည်။ ဇန်နဝါရီ 2025 တွင် နောက်ဆုံးထွက် TensorFlow များသည် များသောအားဖြင့် Python 3.7 မှ 3.12 အထိ ပံ့ပိုးထားပြီး 3.13 မဟုတ်ပါ။

ဥပမာ အမှားသတင်းများ

အမှားအယွင်း- tensorflow လိုအပ်ချက်ကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည့် ဗားရှင်းကို ရှာမတွေ့ပါ။
အမှားအယွင်း- tensorflow အတွက် ကိုက်ညီသော ဖြန့်ဝေမှု မတွေ့ပါ။
ဆိုလိုသည်မှာ PyPI သည် Windows 3.13 တွင် Python 10 နှင့် ကိုက်ညီသော TensorFlow ဘီးများ အမှန်တကယ်မရှိဟု ဆိုလိုခြင်းဖြစ်သည်။

ဤကဲ့သို့သောအမှားများကိုပြင်ရန်-

ရွေးချယ်မှု A- ပံ့ပိုးထားသော Python ဗားရှင်းကို ထည့်သွင်းပါ။
သင့်စနစ်တွင် Python 3.11 (သို့မဟုတ် 3.12) ကို ထည့်သွင်းပါ။

တရားဝင် TensorFlow 2.x သည် Windows တွင် ဤဗားရှင်းများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
သင်၏ PATH ကို ပြန်လည်ဖန်တီးခြင်း/အတည်ပြုခြင်း ၊ သို့မှသာ သင်၏ မူရင်း python command သည် ပံ့ပိုးပေးထားသော ဗားရှင်းအသစ်သို့ ညွှန်ပြပါသည်။

သို့မဟုတ် ပိုကောင်းသော်လည်း၊ virtual ပတ်ဝန်းကျင် သို့မဟုတ် conda ပတ်ဝန်းကျင်ကို အသုံးပြုပါ။
TensorFlow ကို ထည့်သွင်းပါ-

pip install --upgrade pip
pip install tensorflow

လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် အတည်ပြုပါ-

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

ရွေးချယ်မှု B- Conda ပတ်ဝန်းကျင်ကို အသုံးပြုပါ။
သင့်တွင် Anaconda သို့မဟုတ် Miniconda (မဟုတ်ပါက ၎င်းတို့ကို အလွယ်တကူ ထည့်သွင်းနိုင်သည်)။

Python 3.11 သို့မဟုတ် 3.12 ဖြင့် ပတ်ဝန်းကျင်အသစ်ကို ဖန်တီးပါ-

conda create -n tf_env python=3.11
conda activate tf_env

TensorFlow (CPU ဗားရှင်းကို ထည့်သွင်းပါ)။

pip install tensorflow

or

conda install -c conda-forge tensorflow

ဒါကိုစမ်းပါ

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

ဇန်နဝါရီ 2025 တွင် PyPI ရှိ Python 3.13 အတွက် တရားဝင် TensorFlow ဘီးများ ပံ့ပိုးမှုမရှိသေးကြောင်း သတိပြုပါ။

ထို့ကြောင့် သင်သည် ပံ့ပိုးထားသော Python ဗားရှင်း (3.7–3.12) သို့မဟုတ် Python <= 3.12 ဟု သတ်မှတ်ထားသည့် conda ပတ်ဝန်းကျင်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်သည်။ ၎င်းသည် သင့်အား pip install tensorflow ကို အောင်မြင်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ သင်ပံ့ပိုးထားသော Python ဗားရှင်းကို အသုံးပြုပြီးသည်နှင့် သင်သည် အမှားအယွင်းမရှိဘဲ TensorFlow ကို ထည့်သွင်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ သင့်လျော်သော Python ဗားရှင်းကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် TensorFlow ဖြင့် စက်သင်ယူမှုပတ်ဝန်းကျင်ကို သတ်မှတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Python 3.8 သည် ၎င်း၏ လိုက်ဖက်ညီမှု၊ တည်ငြိမ်မှုနှင့် ၎င်းပေးဆောင်သည့် အင်္ဂါရပ်များ ကြွယ်ဝမှုကြောင့် ခိုင်မာသော ရွေးချယ်မှုတစ်ခုအဖြစ် ထင်ရှားသည်။ သင်၏ Python ဗားရှင်းကို TensorFlow ၏ လိုအပ်ချက်များနှင့် ချိန်ညှိခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် ပိုမိုချောမွေ့သော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု အတွေ့အကြုံကို သေချာစေပြီး ရိုးရှင်းပြီး ရိုးရှင်းသော ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုများကို အသုံးပြု၍ သင်၏ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။

နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,