TensorFlow 是一个免费的开源平台,用于构建Google开发的机器学习模型。 Twitter,PayPal,Intel,Lenovo和空中客车等许多组织都使用它。

本教程将指导您完成如何在CentOS 7上安装TensorFlow。

TensorFlow可以作为 Docker 容器或 Anaconda 在Python虚拟环境中安装在系统范围内。

在CentOS上安装TensorFlow

TensorFlow同时支持Python 2和3。

我们将使用Python 3并在虚拟环境中安装TensorFlow。这样,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。

1.安装Python 3

我们将从软件集合(SCL)存储库中安装Python 3.6。

CentOS 7随附Python 2.7.5,这是CentOS基本系统的关键部分。 SCL允许您在默认的python v2.7.5旁边安装新版本的python 3.x,以便yum之类的系统工具将继续正常工作。

要启用存储库,请安装SCL发布文件:

sudo yum install centos-release-scl

完成后,通过运行以下命令安装Python 3.6:

sudo yum install rh-python36

我们现在准备为TensorFlow项目创建虚拟环境。

2.创建虚拟环境

从Python 3.6开始,创建虚拟环境的推荐方法是使用venv模块。

要访问Python 3.6,您需要使用scl工具启动新的shell实例:

scl enable rh-python36 bash

导航至您想要存储TensorFlow项目的目录。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,并向其中添加 cd

mkdir tensorflow_project
cd tensorflow_project

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venv的目录,该目录包含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。您可以为虚拟环境使用任何名称。

要开始使用此虚拟环境,您需要通过运行activate脚本将其激活:

source venv/bin/activate

一旦激活,虚拟环境的bin目录将添加到$PATH 变量的开头。此外,您的Shell提示符也会更改,并且会显示您当前正在使用的虚拟环境的名称。在这种情况下为venv

将点升级到最新版本,以避免在安装软件包时出现问题:

pip install --upgrade pip

3.安装TensorFlow

现在虚拟环境已激活,是时候安装TensorFlow库了。为此,请键入以下内容:

pip install --upgrade tensorflow

如果您拥有专用的NVIDIA GPU,并希望利用其处理能力,请安装tensorflow-gpu软件包,其中不包括tensorflow,该软件包包含GPU支持。

]在虚拟环境中,可以使用命令pip代替pip3python代替python3

要验证安装,请使用以下命令,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的最新稳定版本为1.13.1

1.13.1

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,并了解如何构建您的第一个ML应用程序。您还可以从Github克隆 TensorFlow模型 TensorFlow-Examples 存储库,并浏览和测试TensorFlow示例。

完成工作后,请键入deactivate以停用环境,然后将返回到常规外壳。

deactivate

结论

在本教程中,我们向您展示了如何安装TensorFlow CentOS7。

如果您遇到问题或有反馈,请在下面发表评论。

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