TensorFlow是谷歌构建的机器学习开源平台。它可以在不同的设备上在 CPU 或 GPU 上运行，并且被许多组织使用，包括 Twitter、PayPal、英特尔、联想和空客。
TensorFlow 可以安装在系统范围内，在 Python 虚拟环境中，作为 Docker 容器，或与Anaconda 一起安装。
TensorFlow 支持 Python 2 和 3。我们将使用 Python 3 并在虚拟环境中安装 TensorFlow。虚拟环境允许您在一台计算机上拥有多个不同的独立 Python 环境，并基于每个项目安装模块的特定版本，而不必担心它会影响您的其他项目。
在 CentOS 上安装 TensorFlow
与其他 Linux 发行版不同，Python 默认情况下未安装在 CentOS 8 上。若要在 CentOS 8 上安装 Python 3，请将以下命令作为根用户或 sudo 用户在终端中运行：
sudo dnf install python3上述命令将安装Python3.6和pip。若要运行 Python 3，需要显式键入 并运行 pip 类型 。python3pip3
从 Python 3.6 开始，创建虚拟环境的建议方法就是使用模块。venv
导航到要存储 TensorFlow 项目的目录。它可以是您的主目录或用户具有读取和写入权限的任何其他目录。
为 TensorFlow项目创建一个新目录并切换到该项目：
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 的目录，其中包含 Python 二进制文件的副本、标准 Python 库和其他支持文件。您可以使用虚拟环境的任何名称。venv
若要开始使用虚拟环境，请键入以下类型来激活它：
source venv/bin/activate激活后，虚拟环境的 bin 目录将在变量的开头添加。此外，shell 的提示符将更改，并且将显示您当前使用的虚拟环境的名称。在这种情况下，即 。$PATHvenv
张力流安装需要版本 19 或更高版本。运行以下命令以升级到最新版本：pippip
pip install --upgrade pip创建并激活虚拟环境，使用以下命令安装 TensorFlow 库：
pip install --upgrade tensorflow如果您有专用的 NVIDIA GPU，并且希望利用其处理能力，而不是 安装包，其中包括 GPU 支持。tensorflowtensorflow-gpu
在虚拟环境中，可以使用 命令而不是 和 而不是 。pippip3pythonpython3
若要验证安装，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 的最新稳定版本为 2.1.0：
2.1.0
您的 TensorFlow 版本可能与此处显示的版本不同。
如果您是 TensorFlow 的新功能，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 示例存储库，并浏览和测试 TensorFlow 示例。
完成工作后，通过键入 来停用环境，您将返回到正常外壳。deactivate
deactivate就是这样！您已成功安装 TensorFlow，可以开始使用它。
原创文章，作者：校长，如若转载，请注明出处：https://www.yundongfang.com/Yun35910.html
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