TensorFlow 是Google建立的用于机器学习的免费开源平台。 Twitter,PayPal,Intel,Lenovo和空中客车等许多组织都使用它。

TensorFlow可以作为 Docker 容器或与Anaconda一起安装在Python虚拟环境中的系统范围内。出于学习目的,最好在Python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,而不必担心会影响您的其他项目。

本教程将指导您完成在Debian 9上安装TensorFlow的过程。

在Debian 9上安装TensorFlow

以下各节提供了有关如何在Debian 9上的Python虚拟环境中安装TensorFlow的逐步说明。

1.安装Python 3和venv

默认情况下,Debian 9随附Python 3.5。要验证您的系统上是否安装了Python 3,请执行以下操作:

python3 -V

输出应如下所示:

Python 3.5.3

如果您想改用Python 3.7,请查看这些指南

创建虚拟环境的推荐方法是使用venv模块。通过运行以下命令,安装提供venv模块的python3-venv软件包:

sudo apt install python3-venv

完成后,我们可以继续下一步并为TensorFlow项目创建虚拟环境。

2.创建虚拟环境

浏览至您要存储Python 3虚拟环境的目录。它可以是您的主目录,也可以是您的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 my_tensorflow
cd my_tensorflow

从目录内部,运行以下命令以创建虚拟环境:

python3 -m venv venv

上面的命令将创建一个名为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。在虚拟环境中使用任何您喜欢的名称。

要开始使用虚拟环境,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,shell的提示符也会更改,并会显示您当前所在的虚拟环境的名称。在这种情况下,名称为venv

为避免在安装软件包时出现问题:请将点子升级到最新版本:

pip install --upgrade pip

3.安装TensorFlow

现在我们已经创建了虚拟环境,下一步是安装TensorFlow软件包。

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软件包,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

安装完成后,请使用以下命令进行验证,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1.13.1

1.13.1

您的TensorFlow版本可能与上面显示的版本不同。

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,键入deactivate以停用环境并返回到常规外壳。

deactivate

结论

在本教程中,我们向您展示了如何安装TensorFlow Debian9。

如果您遇到问题或有反馈,请在下面发表评论。

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