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。
TensorFlow可以在系统范围内，在Python虚拟环境中，作为Docker容器或与Anaconda一起安装。
在本教程中，我们将说明如何在Debian 10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，而不必担心会影响其他项目。
在Debian 10上安装TensorFlow
以下各节提供了有关如何在Debian 10上的Python虚拟环境中安装TensorFlow的逐步说明。
1.安装Python 3和venv
Debian 10，Buster随附Python 3.7。
要验证您的系统上是否安装了Python 3，请输入：
python3 --version输出应如下所示：
Python 3.7.3
推荐的创建虚拟环境的方法是使用软件包venv提供的模块python3-venv。
如果python3-venv您的系统上未安装该软件包，请输入以下内容进行安装：
sudo apt update
sudo apt install python3-venv2.创建虚拟环境
导航到存储Python 3虚拟环境的目录。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切换到该目录：
mkdir my_tensorflow
cd my_tensorflow在目录内部，输入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venv，其中包含Python二进制文件，Pip软件包管理器，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激活后，虚拟环境的bin目录将添加到系统$PATH变量的开头。另外，shell的提示符将更改，并显示您当前所在的虚拟环境的名称。在此示例中，即(venv)。
TensorFlow安装需要pip版本19或更高版本。运行以下命令以升级pip到最新版本：
pip install --upgrade pip3.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。
可以从PyPI安装多个TensorFlow软件包。该tensorflow软件包仅支持CPU，建议初学者使用。
如果您拥有具有CUDA计算功能3.5或更高版本的专用NVIDIA GPU，并希望利用其处理能力，tensorflow请安装tensorflow-gpu包含GPU支持的软件包。
输入以下命令以安装TensorFlow：
pip install --upgrade tensorflow在虚拟环境中，可以使用pip代替pip3和python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2.0.0：
2.0.0
终端上打印的版本可能与上面显示的版本不同。
而已。TensorFlow已安装在您的Debian系统上。
如果您不熟悉TensorFlow，请访问TensorFlow教程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模型或TensorFlow-Examples存储库，并探索和测试TensorFlow示例。
完成工作后，键入deactivate以停用环境并返回到正常的shell。
deactivate
原创文章，作者：校长，如若转载，请注明出处：https://www.yundongfang.com/Yun36291.html
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