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TensorFlow是Google建立的一个免费的开源机器学习平台。许多组织(包括Twitter,PayPal,英特尔,联想和空中客车公司)都使用它。TensorFlow可以在系统范围内,在Python虚拟环境中,作为Docker容器或与Anaconda一起安装。本教程说明了如何在Ubuntu 20.04的Python虚拟环境中安装TensorFlow 。
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虚拟环境使您可以在一台计算机上拥有多个不同的隔离Python环境,并在每个项目的基础上安装模块的特定版本,而不必担心会影响其他项目。
默认情况下,Ubuntu 20.04随附Python 3.8。您可以通过键入以下命令来验证系统上已安装Python 3:
python3 -V输出应如下所示:
Python 3.8.2创建虚拟环境的推荐方法是使用venv模块,该模块包含在python3-venv包装中。
要安装python3-venv软件包,请运行以下命令:
sudo apt install python3-venv python3-dev一旦安装了模块,就可以为TensorFlow项目创建虚拟环境了。
导航到您要存储Python 3虚拟环境的目录。它可以是您的主目录,也可以是用户具有读写权限的任何其他目录。
为TensorFlow项目创建一个新目录并cd到其中:
mkdir my_tensorflowcd my_tensorflow在目录中,运行以下命令以创建虚拟环境:
python3 -m venv venv上面的命令创建一个名为的目录venv,其中包含Python二进制文件,Pip程序包管理器,标准Python库和其他支持文件的副本。
要开始使用虚拟环境,请通过运行activate脚本将其激活:
source venv/bin/activate激活后,虚拟环境的bin目录将添加到系统$PATH变量的开头。另外,shell的提示符将更改,并显示您当前所在的虚拟环境的名称。在此示例中,即(venv)。
TensorFlow安装需要pip版本19或更高版本。输入以下命令以升级pip到最新版本:
pip install --upgrade pip现在已经激活了虚拟环境,是时候安装TensorFlow软件包了。
pip install --upgrade tensorflow如果您拥有专用的NVIDIA GPU,而不是要利用其处理能力tensorflow,请安装tensorflow-gpu包含GPU支持的软件包。
在虚拟环境中,您可以使用命令pip代替pip3和python代替python3。
而已!您已经成功安装了TensorFlow,就可以开始使用它了。
要验证安装,请运行以下命令,该命令将打印TensorFlow版本:
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'在撰写本文时,TensorFlow的最新稳定版本是2.2.0:
2.2.0您的TensorFlow版本可能与此处显示的版本不同。
如果您不熟悉TensorFlow,请访问TensorFlow入门页面并了解如何构建第一个ML应用程序。您还可以从Github克隆TensorFlow模型或TensorFlow-Examples存储库,并探索和测试TensorFlow示例。
完成工作后,通过键入来停用环境deactivate,然后将返回到常规shell。
deactivate