如何在 Ubuntu 20.04 中安装 TensorFlow

发表 admin at 2025年2月28日

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什么是 TensorFlow？

TensorFlow 是一个端到端平台，附带各种用于实现机器学习模型和技术的工具。它由 Google 于 2015 年作为完全免费的开源实用程序发布。它被世界各地的企业巨头所使用，最著名的服务包括 Twitter、Airbus、PayPal、Intel 和 Uber。

软件开发人员使用 TensorFlow 通过数据流图来呈现数据的移动以及一系列处理节点。该图将严格的逻辑或数学方程可视化，其中节点表示操作，而节点之间的连接将节点显示为多维数据数组或张量。

本文介绍了如何在 Ubuntu 20.04 中面向 Python 的虚拟环境中安装 TensorFlow。虚拟环境也称为 VE，允许您在一台计算机系统上使用多个独立、并行的 Python 环境。虚拟环境还允许您安装任何模块，并为每个项目选择一个版本，而不会对您当前正在处理的其他项目造成任何干扰。

使用虚拟环境安装 TensorFlow

Ubuntu 20.04 免费附带 Python v3.8。使用以下命令检查计算机上是否安装了 Python 3：

$ python3 -V

如果您不熟悉创建虚拟环境，我们建议您使用 python3-venv 包附带的 venv 模块。

创建虚拟环境

第1步：安装python3-venv

首先，使用以下命令安装 python3-venv 实用程序：

$ sudo apt install python3-venv python3-dev

模块安装完成后，您可以继续创建 VE。

步骤2：选择VE安装目录

转到您想要安装 Python 3 虚拟环境的目录。我们建议将其设为您的主目录。如果主目录不可用，请选择您有权查看和编辑文件的目录。

输入以下命令添加一个新目录来存储 TensorFlow 项目：

$ mkdir my_tensorflowcd my_tensorflow

第 3 步：创建 VE

发出以下命令在所选目录中创建虚拟环境：

$ python3 -m venv venv

我们已将 VE 命名为 venv，如上面命令行中的第二个 venv 术语所示。将映像中的第二个 venv 术语替换为您要为虚拟环境指定的名称。在我们的示例中，我们创建了一个名为 venv 的目录，并在此位置放置了 Python 二进制文件、Python 库和其他辅助文件的副本。

第4步：访问VE

现在，我们可以继续使用我们刚刚创建的 VE。首先使用以下命令激活 VE：

$ source venv/bin/activate

执行上述命令后，虚拟环境的 bin 目录将附加到系统的 ` PATH 变量之前。您还会注意到 shell 提示符以及正在运行的 Ves 的名称发生了变化。在我们的例子中，我们看到“venv”，这是我们给虚拟环境起的名称。

安装TensorFlow

现在我们已经设置了虚拟环境，以下步骤介绍了如何安装 TensorFlow 实用程序。

第 1 步：将 pip 升级到当前版本

Pip 版本 19 或更高版本是安装 TensorFlow 的先决条件。使用以下命令开始升级：

$ pip install --upgrade pip

第 2 步：运行安装程序

我们的虚拟环境现在功能齐全，我们终于可以在我们的系统上安装 TensorFlow。使用以下命令打开安装程序：

$ pip install --upgrade TensorFlow

如果您拥有 NVIDIA GPU 或同等产品，您可以显着提高系统的处理能力。要切换到更好的 GPU 支持，请安装 TensorFlow-GPU 包来代替 TensorFlow。

如您所见，TensorFlow 在 Ubuntu 20.04 中安装非常简单。

第 3 步：验证安装

输入以下命令确保安装顺利：

$ python -c 'import TensorFlow as tf; print(tf.__version__)'

此命令的输出显示您的系统上安装的 TensorFlow 版本。

完成后，您可以随时禁用虚拟环境。输入以下命令返回默认 shell：

$ deactivate

现在你就拥有了！ TensorFlow 已安装在您的本地计算机上，您终于可以开始使用它了。

结论

本教程向您展示了如何使用 Python VE 在 Ubuntu 20.04 中安装 TensorFlow。我们详细介绍了设置 VE 的过程，其中包括安装 python3-venv 包、设置安装 VE 的目录，然后使用 $python3 -m venv venv 命令激活 VE。最后，我们运行 pip 安装程序来安装 TensorFlow。我们希望本演练对您有所帮助，并且在阅读本文后，您可以更轻松地在系统上安装 TensorFlow。