पाइप के साथ TensorFlow स्थापित करें

लिनक्स

python3 -m pip install tensorflow[and-cuda]
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

मैक ओएस

# There is currently no official GPU support for MacOS.
python3 -m pip install tensorflow
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

विंडोज नेटिव

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
python -m pip install "tensorflow<2.11"
# Verify the installation:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

विंडोज़ डब्लूएसएल2

python3 -m pip install tensorflow[and-cuda]
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

CPU

python3 -m pip install tensorflow
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

हर रात को

python3 -m pip install tf-nightly
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

लिनक्स

1. सिस्टम आवश्यकताएँ

• उबंटू 16.04 या उच्चतर (64-बिट)

TensorFlow केवल आधिकारिक तौर पर Ubuntu का समर्थन करता है। हालाँकि, निम्नलिखित निर्देश अन्य लिनक्स डिस्ट्रोज़ के लिए भी काम कर सकते हैं।

2. जीपीयू सेटअप

यदि आप केवल CPU पर TensorFlow चलाते हैं तो आप इस अनुभाग को छोड़ सकते हैं।

यदि आपने NVIDIA GPU ड्राइवर स्थापित नहीं किया है। यह सत्यापित करने के लिए कि यह स्थापित है, आप निम्न आदेश का उपयोग कर सकते हैं।

nvidia-smi

3. वेनव के साथ एक आभासी वातावरण बनाएं

वेनव मॉड्यूल पायथन की मानक लाइब्रेरी का हिस्सा है और आभासी वातावरण बनाने के लिए आधिकारिक तौर पर अनुशंसित तरीका है।

अपनी इच्छित वर्चुअल वातावरण निर्देशिका पर नेविगेट करें और निम्न आदेश के साथ tf नामक एक नया venv वातावरण बनाएं।

python3 -m venv tf 

आप इसे निम्न आदेश से सक्रिय कर सकते हैं।

source tf/bin/activate    

सुनिश्चित करें कि वर्चुअल वातावरण बाकी इंस्टॉलेशन के लिए सक्रिय है।

4. टेंसरफ्लो स्थापित करें

TensorFlow को पाइप के नवीनतम संस्करण की आवश्यकता है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपने पाइप इंस्टॉलेशन को अपग्रेड करें।

pip install --upgrade pip

फिर, पाइप के साथ TensorFlow स्थापित करें।

# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow

6. स्थापना सत्यापित करें

सीपीयू सेटअप सत्यापित करें:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

यदि कोई टेंसर लौटाया जाता है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

GPU सेटअप सत्यापित करें:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

यदि GPU उपकरणों की सूची लौटा दी जाती है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है। यदि नहीं तो अगले चरण पर जारी रखें ।

6. [केवल जीपीयू] आभासी वातावरण विन्यास

यदि पिछले अनुभाग में GPU परीक्षण असफल रहा था, तो सबसे संभावित कारण यह है कि घटकों का पता नहीं लगाया जा रहा है, और/या मौजूदा सिस्टम CUDA इंस्टॉलेशन के साथ विरोध है। इसलिए इसे ठीक करने के लिए आपको कुछ प्रतीकात्मक लिंक जोड़ने होंगे।

• NVIDIA साझा पुस्तकालयों के लिए प्रतीकात्मक लिंक बनाएं:

pushd $(dirname $(python -c 'print(__import__("tensorflow").__file__)'))
ln -svf ../nvidia/*/lib/*.so* .
popd

• ptxas के लिए एक प्रतीकात्मक लिंक बनाएं:

ln -sf $(find $(dirname $(dirname $(python -c "import nvidia.cuda_nvcc;         
print(nvidia.cuda_nvcc.__file__)"))/*/bin/) -name ptxas -print -quit) $VIRTUAL_ENV/bin/ptxas

GPU सेटअप सत्यापित करें:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

मैक ओएस

1. सिस्टम आवश्यकताएँ

• macOS 10.12.6 (सिएरा) या उच्चतर (64-बिट)

वर्तमान में MacOS पर TensorFlow चलाने के लिए कोई आधिकारिक GPU समर्थन नहीं है। निम्नलिखित निर्देश सीपीयू पर चलने के लिए हैं।

2. पायथन संस्करण की जाँच करें

जांचें कि क्या आपका पायथन वातावरण पहले से ही कॉन्फ़िगर है:

python3 --version
python3 -m pip --version

3. टेंसरफ़्लो स्थापित करें

TensorFlow को पाइप के नवीनतम संस्करण की आवश्यकता है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपने पाइप इंस्टॉलेशन को अपग्रेड करें।

pip install --upgrade pip

फिर, पाइप के साथ TensorFlow स्थापित करें।

pip install tensorflow

4. स्थापना सत्यापित करें

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

यदि कोई टेंसर लौटाया जाता है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

विंडोज नेटिव

1. सिस्टम आवश्यकताएँ

• विंडोज़ 7 या उच्चतर (64-बिट)

2. Microsoft Visual C++ पुनर्वितरण योग्य स्थापित करें

विज़ुअल स्टूडियो 2015, 2017 और 2019 के लिए Microsoft Visual C++ पुनर्वितरण योग्य स्थापित करें। TensorFlow 2.1.0 संस्करण से प्रारंभ करते हुए, इस पैकेज से msvcp140_1.dll फ़ाइल की आवश्यकता होती है (जो पुराने पुनर्वितरण योग्य पैकेजों से प्रदान नहीं की जा सकती है)। पुनर्वितरण योग्य विज़ुअल स्टूडियो 2019 के साथ आता है लेकिन इसे अलग से स्थापित किया जा सकता है:

1. Microsoft Visual C++ डाउनलोड पर जाएँ।
2. पृष्ठ को विज़ुअल स्टूडियो 2015, 2017 और 2019 अनुभाग तक नीचे स्क्रॉल करें।
3. अपने प्लेटफ़ॉर्म के लिए विज़ुअल स्टूडियो 2015, 2017 और 2019 के लिए Microsoft विज़ुअल C++ पुनर्वितरण योग्य डाउनलोड और इंस्टॉल करें।

सुनिश्चित करें कि विंडोज़ पर लंबे पथ सक्षम हैं ।

3. मिनिकोंडा स्थापित करें

GPU समर्थन के साथ TensorFlow स्थापित करने के लिए Miniconda अनुशंसित तरीका है। यह आपके सिस्टम में किसी भी इंस्टॉल किए गए सॉफ़्टवेयर को बदलने से बचने के लिए एक अलग वातावरण बनाता है। यह विशेष रूप से GPU सेटअप के लिए आवश्यक सॉफ़्टवेयर स्थापित करने का सबसे आसान तरीका है।

मिनिकोंडा विंडोज इंस्टालर डाउनलोड करें। डाउनलोड की गई फ़ाइल पर डबल-क्लिक करें और स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करें।

4. एक कॉन्डा वातावरण बनाएं

निम्नलिखित कमांड के साथ tf नामक एक नया कोंडा वातावरण बनाएं।

conda create --name tf python=3.9

आप इसे निम्नलिखित आदेशों से निष्क्रिय और सक्रिय कर सकते हैं।

conda deactivate
conda activate tf

सुनिश्चित करें कि यह शेष इंस्टॉलेशन के लिए सक्रिय है।

5. जीपीयू सेटअप

यदि आप केवल CPU पर TensorFlow चलाते हैं तो आप इस अनुभाग को छोड़ सकते हैं।

यदि आपने नहीं किया है तो पहले NVIDIA GPU ड्राइवर स्थापित करें।

फिर कोंडा के साथ CUDA, cuDNN स्थापित करें।

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0

6. टेंसरफ्लो स्थापित करें

TensorFlow को पाइप के नवीनतम संस्करण की आवश्यकता है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपने पाइप इंस्टॉलेशन को अपग्रेड करें।

pip install --upgrade pip

फिर, पाइप के साथ TensorFlow स्थापित करें।

# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
pip install "tensorflow<2.11" 

7. स्थापना सत्यापित करें

सीपीयू सेटअप सत्यापित करें:

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

यदि कोई टेंसर लौटाया जाता है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

GPU सेटअप सत्यापित करें:

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

यदि GPU उपकरणों की सूची लौटा दी जाती है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

विंडोज़ डब्लूएसएल2

1. सिस्टम आवश्यकताएँ

• विंडोज़ 10 19044 या उच्चतर (64-बिट)। यह विंडोज़ 10 संस्करण 21H2, नवंबर 2021 अपडेट से मेल खाता है।

इसके लिए निम्नलिखित दस्तावेज़ देखें:

• नवीनतम विंडोज़ 10 अपडेट डाउनलोड करें ।
• WSL2 स्थापित करें
• WSL2 में NVIDIA® GPU समर्थन सेटअप करें

2. जीपीयू सेटअप

यदि आप केवल CPU पर TensorFlow चलाते हैं तो आप इस अनुभाग को छोड़ सकते हैं।

यदि आपने NVIDIA GPU ड्राइवर स्थापित नहीं किया है। यह सत्यापित करने के लिए कि यह स्थापित है, आप निम्न आदेश का उपयोग कर सकते हैं।

nvidia-smi

3. टेंसरफ़्लो स्थापित करें

TensorFlow को पाइप के नवीनतम संस्करण की आवश्यकता है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपने पाइप इंस्टॉलेशन को अपग्रेड करें।

pip install --upgrade pip

फिर, पाइप के साथ TensorFlow स्थापित करें।

# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow

4. स्थापना सत्यापित करें

सीपीयू सेटअप सत्यापित करें:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

यदि कोई टेंसर लौटाया जाता है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

GPU सेटअप सत्यापित करें:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

यदि GPU उपकरणों की सूची लौटा दी जाती है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

लिनक्स

python3 -m pip install tensorflow[and-cuda]
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

मैक ओएस

# There is currently no official GPU support for MacOS.
python3 -m pip install tensorflow
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

विंडोज नेटिव

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
python -m pip install "tensorflow<2.11"
# Verify the installation:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

विंडोज़ डब्लूएसएल2

python3 -m pip install tensorflow[and-cuda]
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

CPU

python3 -m pip install tensorflow
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

हर रात को

python3 -m pip install tf-nightly
# Verify the installation:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

लिनक्स

1. सिस्टम आवश्यकताएँ

• उबंटू 16.04 या उच्चतर (64-बिट)

TensorFlow केवल आधिकारिक तौर पर Ubuntu का समर्थन करता है। हालाँकि, निम्नलिखित निर्देश अन्य लिनक्स डिस्ट्रोज़ के लिए भी काम कर सकते हैं।

2. जीपीयू सेटअप

यदि आप केवल CPU पर TensorFlow चलाते हैं तो आप इस अनुभाग को छोड़ सकते हैं।

यदि आपने NVIDIA GPU ड्राइवर स्थापित नहीं किया है। यह सत्यापित करने के लिए कि यह स्थापित है, आप निम्न आदेश का उपयोग कर सकते हैं।

nvidia-smi

3. वेनव के साथ एक आभासी वातावरण बनाएं

वेनव मॉड्यूल पायथन की मानक लाइब्रेरी का हिस्सा है और आभासी वातावरण बनाने के लिए आधिकारिक तौर पर अनुशंसित तरीका है।

अपनी इच्छित वर्चुअल वातावरण निर्देशिका पर नेविगेट करें और निम्न आदेश के साथ tf नामक एक नया venv वातावरण बनाएं।

python3 -m venv tf 

आप इसे निम्न आदेश से सक्रिय कर सकते हैं।

source tf/bin/activate    

सुनिश्चित करें कि वर्चुअल वातावरण बाकी इंस्टॉलेशन के लिए सक्रिय है।

4. टेंसरफ्लो स्थापित करें

TensorFlow को पाइप के नवीनतम संस्करण की आवश्यकता है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपने पाइप इंस्टॉलेशन को अपग्रेड करें।

pip install --upgrade pip

फिर, पाइप के साथ TensorFlow स्थापित करें।

# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow

6. स्थापना सत्यापित करें

सीपीयू सेटअप सत्यापित करें:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

यदि कोई टेंसर लौटाया जाता है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

GPU सेटअप सत्यापित करें:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

यदि GPU उपकरणों की सूची लौटा दी जाती है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है। यदि नहीं तो अगले चरण पर जारी रखें ।

6. [केवल जीपीयू] आभासी वातावरण विन्यास

यदि पिछले अनुभाग में GPU परीक्षण असफल रहा था, तो सबसे संभावित कारण यह है कि घटकों का पता नहीं लगाया जा रहा है, और/या मौजूदा सिस्टम CUDA इंस्टॉलेशन के साथ विरोध है। इसलिए इसे ठीक करने के लिए आपको कुछ प्रतीकात्मक लिंक जोड़ने होंगे।

• NVIDIA साझा पुस्तकालयों के लिए प्रतीकात्मक लिंक बनाएं:

pushd $(dirname $(python -c 'print(__import__("tensorflow").__file__)'))
ln -svf ../nvidia/*/lib/*.so* .
popd

• ptxas के लिए एक प्रतीकात्मक लिंक बनाएं:

ln -sf $(find $(dirname $(dirname $(python -c "import nvidia.cuda_nvcc;         
print(nvidia.cuda_nvcc.__file__)"))/*/bin/) -name ptxas -print -quit) $VIRTUAL_ENV/bin/ptxas

GPU सेटअप सत्यापित करें:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

मैक ओएस

1. सिस्टम आवश्यकताएँ

• macOS 10.12.6 (सिएरा) या उच्चतर (64-बिट)

वर्तमान में MacOS पर TensorFlow चलाने के लिए कोई आधिकारिक GPU समर्थन नहीं है। निम्नलिखित निर्देश सीपीयू पर चलने के लिए हैं।

2. पायथन संस्करण की जाँच करें

जांचें कि क्या आपका पायथन वातावरण पहले से ही कॉन्फ़िगर है:

python3 --version
python3 -m pip --version

3. टेंसरफ़्लो स्थापित करें

TensorFlow को पाइप के नवीनतम संस्करण की आवश्यकता है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपने पाइप इंस्टॉलेशन को अपग्रेड करें।

pip install --upgrade pip

फिर, पाइप के साथ TensorFlow स्थापित करें।

pip install tensorflow

4. स्थापना सत्यापित करें

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

यदि कोई टेंसर लौटाया जाता है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

विंडोज नेटिव

1. सिस्टम आवश्यकताएँ

• विंडोज़ 7 या उच्चतर (64-बिट)

2. Microsoft Visual C++ पुनर्वितरण योग्य स्थापित करें

विज़ुअल स्टूडियो 2015, 2017 और 2019 के लिए Microsoft Visual C++ पुनर्वितरण योग्य स्थापित करें। TensorFlow 2.1.0 संस्करण से प्रारंभ करते हुए, इस पैकेज से msvcp140_1.dll फ़ाइल की आवश्यकता होती है (जो पुराने पुनर्वितरण योग्य पैकेजों से प्रदान नहीं की जा सकती है)। पुनर्वितरण योग्य विज़ुअल स्टूडियो 2019 के साथ आता है लेकिन इसे अलग से स्थापित किया जा सकता है:

1. Microsoft Visual C++ डाउनलोड पर जाएँ।
2. पृष्ठ को विज़ुअल स्टूडियो 2015, 2017 और 2019 अनुभाग तक नीचे स्क्रॉल करें।
3. अपने प्लेटफ़ॉर्म के लिए विज़ुअल स्टूडियो 2015, 2017 और 2019 के लिए Microsoft विज़ुअल C++ पुनर्वितरण योग्य डाउनलोड और इंस्टॉल करें।

सुनिश्चित करें कि विंडोज़ पर लंबे पथ सक्षम हैं ।

3. मिनिकोंडा स्थापित करें

GPU समर्थन के साथ TensorFlow स्थापित करने के लिए Miniconda अनुशंसित तरीका है। यह आपके सिस्टम में किसी भी इंस्टॉल किए गए सॉफ़्टवेयर को बदलने से बचने के लिए एक अलग वातावरण बनाता है। यह विशेष रूप से GPU सेटअप के लिए आवश्यक सॉफ़्टवेयर स्थापित करने का सबसे आसान तरीका है।

मिनिकोंडा विंडोज इंस्टालर डाउनलोड करें। डाउनलोड की गई फ़ाइल पर डबल-क्लिक करें और स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करें।

4. एक कॉन्डा वातावरण बनाएं

निम्नलिखित कमांड के साथ tf नामक एक नया कोंडा वातावरण बनाएं।

conda create --name tf python=3.9

आप इसे निम्नलिखित आदेशों से निष्क्रिय और सक्रिय कर सकते हैं।

conda deactivate
conda activate tf

सुनिश्चित करें कि यह शेष इंस्टॉलेशन के लिए सक्रिय है।

5. जीपीयू सेटअप

यदि आप केवल CPU पर TensorFlow चलाते हैं तो आप इस अनुभाग को छोड़ सकते हैं।

यदि आपने नहीं किया है तो पहले NVIDIA GPU ड्राइवर स्थापित करें।

फिर कोंडा के साथ CUDA, cuDNN स्थापित करें।

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0

6. टेंसरफ्लो स्थापित करें

TensorFlow को पाइप के नवीनतम संस्करण की आवश्यकता है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपने पाइप इंस्टॉलेशन को अपग्रेड करें।

pip install --upgrade pip

फिर, पाइप के साथ TensorFlow स्थापित करें।

# Anything above 2.10 is not supported on the GPU on Windows Native
pip install "tensorflow<2.11" 

7. स्थापना सत्यापित करें

सीपीयू सेटअप सत्यापित करें:

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

यदि कोई टेंसर लौटाया जाता है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

GPU सेटअप सत्यापित करें:

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

यदि GPU उपकरणों की सूची लौटा दी जाती है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

विंडोज़ डब्लूएसएल2

1. सिस्टम आवश्यकताएँ

• विंडोज़ 10 19044 या उच्चतर (64-बिट)। यह विंडोज़ 10 संस्करण 21H2, नवंबर 2021 अपडेट से मेल खाता है।

इसके लिए निम्नलिखित दस्तावेज़ देखें:

• नवीनतम विंडोज़ 10 अपडेट डाउनलोड करें ।
• WSL2 स्थापित करें
• WSL2 में NVIDIA® GPU समर्थन सेटअप करें

2. जीपीयू सेटअप

यदि आप केवल CPU पर TensorFlow चलाते हैं तो आप इस अनुभाग को छोड़ सकते हैं।

यदि आपने NVIDIA GPU ड्राइवर स्थापित नहीं किया है। यह सत्यापित करने के लिए कि यह स्थापित है, आप निम्न आदेश का उपयोग कर सकते हैं।

nvidia-smi

3. टेंसरफ़्लो स्थापित करें

TensorFlow को पाइप के नवीनतम संस्करण की आवश्यकता है, इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप नवीनतम संस्करण चला रहे हैं, अपने पाइप इंस्टॉलेशन को अपग्रेड करें।

pip install --upgrade pip

फिर, पाइप के साथ TensorFlow स्थापित करें।

# For GPU users
pip install tensorflow[and-cuda]
# For CPU users
pip install tensorflow

4. स्थापना सत्यापित करें

सीपीयू सेटअप सत्यापित करें:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

यदि कोई टेंसर लौटाया जाता है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।

GPU सेटअप सत्यापित करें:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

यदि GPU उपकरणों की सूची लौटा दी जाती है, तो आपने TensorFlow सफलतापूर्वक स्थापित कर लिया है।