TensorFlow 是Google构建的开放源代码的机器学习平台。 它可以在不同设备上的CPU或GPU上运行,并且被Twitter,PayPal,Intel,Lenovo和Airbus等许多组织使用。

TensorFlow可以在系统范围或者Python虚拟环境,作为Docker容器或通过 Anaconda安装。

本教程介绍了如何在CentOS 8上安装TensorFlow。

TensorFlow支持Python 2和3。我们将使用Python 3并将TensorFlow安装在虚拟环境中。 虚拟环境允许您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,而不必担心会影响您的其他项目。

在CentOS上安装TensorFlow

与其他Linux发行版不同,默认情况下未在CentOS 8上安装Python。要在CentOS 8上安装Python 3,以root或sudo用户身份在终端中运行以下命令:

sudo dnf install python3

上面的命令将安装Python 3.6和 pip 。 要运行Python 3,您需要显式键入python3,运行pip键入pip3

从Python 3.6开始,创建虚拟环境的推荐方法是使用venv模块。

导航至您要存储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,然后切换到该目录:

mkdir 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,其中包含Python二进制文件的副本,pip标准Python库以及其他支持文件。 您可以为虚拟环境使用任何名称。

要开始使用虚拟环境,请输入以下内容将其激活:

source venv/bin/activate

激活后,虚拟环境的bin目录将添加到$PATH 变量的开头。 另外,您的Shell提示符将更改,并显示您当前正在使用的虚拟环境的名称。 在这种情况下,就是venv

TensorFlow安装需要pip 19版或更高版本。 运行以下命令以将pip升级到最新版本:

pip install --upgrade pip

现在已创建并激活了虚拟环境,请使用以下命令安装TensorFlow库:

pip install --upgrade tensorflow

如果您拥有专用的NVIDIA GPU,并希望利用其处理能力,而不是tensorflow,请安装tensorflow-gpu软件包,其中包括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2.1.0:

2.1.0

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实例。

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

您已经成功安装了TensorFlow,就可以开始使用它了。

结论

我们向您展示了如何在CentOS 8的虚拟环境中安装TensorFlow。

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