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TensorFlow是一个由Google 开发的,关于机器学习的开源平台。它可以在不同设备的 CPU 或者 GPU 上运行,并且它被很多组织所使用,其中包括Twitter, PayPal, Intel, Lenovo, 和 Airbus.

TensorFlow 可以被作为系统范围内的安装,在 Python 虚拟环境中,作为一个 Docker 容器,或者和 Anaconda一起安装。

本文讲解如何在 Ubuntu 20.04 上的 Python 虚拟环境中安装 TensorFlow。

一个虚拟环境允许你在一台计算机上拥有很多不同的,各自独立的 Python 环境,并且每一个项目安装模块的一个版本,而不用担心它会影响你的其他项目。

一、在 Ubuntu 20.04 上安装 TensorFlow

Ubuntu 20.04 默认安装 Python 3.8 。你可以在你的系统中输入以下命令,来验证 Python 3 已经安装好了:

python3 -V

输出应该类似下面这样:

Python 3.8.2

创建虚拟环境的推荐方式是使用venv模块,它被包含在 python3-venv 软件包中。

想要安装python3-venv 软件包,运行下面的命令:

sudo apt install python3-venv python3-dev

一旦模块被安装好,你就已经准备好为我们的 TensorFlow 项目创建虚拟环境了。

切换到你想要保存 Python 3 虚拟环境的目录。它可以是你的主目录或者其他任何用户有读写权限的目录。

为 TensorFlow 项目创建一个新文件夹,并且 cd 进入目录。

mkdir my_tensorflow
cd my_tensorflow

在目录中,运行下面的命令创建虚拟环境:

python3 -m venv venv
第二个`venv`是虚拟环境的名字。你可以使用任何你想要给虚拟环境命名的名字。

上面的命令创建了一个名为venv的目录,它包含了 Python 二进制拷贝,Pip 软件包管理器,标准的 Python 类库,以及其他的支持文件。

想要使用虚拟环境,通过运行activate脚本激活它:

source venv/bin/activate

一旦激活,虚拟环境的 bin 目录将会被添加到$PATH系统环境变量的前面。同时,shell 提示符将会改变,它会显示你当前所处的虚拟环境名字。

在这个例子中,是(venv)

TensorFlow 安装过程需要 pip 版本 19 或者更高。输入下面的命令,将pip升级到最新版本:

pip install --upgrade pip

现在虚拟环境被激活了,可以开始安装 TensorFlow 软件包了。

pip install --upgrade tensorflow
如果你有一个独立的 NVIDIA GPU 并且你需要发挥它的处理能力,不要使用`tensorflow`包,而安装`tensorflow-gpu`软件包,它包含 GPU 支持。
在这个虚拟环境中,你可以使用命令`pip`替换 `pip3`,`python`替换 `python3`

就这样!你已经成功地安装了 TensorFlow, 并且你已经可以开始使用它了。

想要验证安装过程,运行下面的命令,它将会打印出 TensorFlow 版本:

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

在写作的时候,TensorFlow 的最新稳定版本是2.2.0:

2.2.0

你的 TensorFlow 版本可能和显示的有所不同。

如果你是一个 TensorFlow 新手,浏览Get Started with TensorFlow页面 并且学习如何构建你的第一个 ML 应用。你也可以从 Github 克隆 TensorFlow Models 或者 TensorFlow-Examples 并且浏览和测试 TensorFlow 示例。

一旦你完成你的工作,解除环境,输入deactivate,并且你将回到正常的 shell。

deactivate

二、总结

我们已经向你展示如何在 Ubuntu 20.04 上虚拟环境中安装 TensorFlow。

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原文 :https://linuxize.com/post/how-to-install-tensorflow-on-ubuntu-20-04/

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