TensorFlow 是Google建立的用于机器学习的免费开源平台。 许多组织都使用它,包括Twitter,PayPal,英特尔,联想和空中客车

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

本教程介绍了如何在Ubuntu 20.04的 Python虚拟环境中安装TensorFlow。

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,而不必担心会影响您的其他项目。

在Ubuntu 20.04上安装TensorFlow

Ubuntu 20.04默认随附Python 3.8。 您可以通过键入以下内容来验证系统上是否安装了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程序包中。

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,就可以为我们的TensorFlow项目创建虚拟环境了。

导航至您要存储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,并使用 cd命令切换到该目录:

mkdir my_tensorflow
cd my_tensorflow

在目录中,运行以下命令来创建虚拟环境:

python3 -m venv venv

第二个venv是虚拟环境的名称。 您可以为虚拟环境使用任何名称。

上面的命令创建一个名为venv的目录,该目录包含Python二进制文件的副本, Pip程序包管理器,标准Python库以及其他支持文件。

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

一旦激活,虚拟环境的bin目录将被添加到系统的开头 $PATH变量。 此外,shell的提示将更改,并显示您当前所在的虚拟环境的名称。在此示例中,为(venv)

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

pip install --upgrade pip

现在已激活虚拟环境,是时候安装TensorFlow软件包了。

pip install --upgrade tensorflow

如果您拥有专用的NVIDIA GPU,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

您已成功安装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,然后您将返回到常规shell。

deactivate

结论

我们已向您展示了如何在Ubuntu 20.04的虚拟环境中安装TensorFlow。

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