如何在CentOS 8上安装TensorFlow

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，并且被许多组织（包括Twitter，PayPal，Intel，Lenovo和Airbus）使用。

TensorFlow可以在系统范围内，Python虚拟环境中，作为Docker容器或与Anaconda一起安装。

本教程说明了如何在CentOS 8上安装TensorFlow。

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Project。

在CentOS上安装TensorFlow＃

与其他Linux发行版不同，CentOS 8上默认未安装Python。要在CentOS 8上安装Python 3，请以root或sudo用户身份在终端中运行以下命令：

sudo dnf install python3

上面的命令将安装Python 3.6和pip。要运行Python 3，您需要输入 python3 明确地，并运行点子类型 pip3。

从Python 3.6开始，建议的创建虚拟环境的方法是使用 venv 模块。

导航至您想要存储TensorFlow项目的目录。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 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 venv，其中包含Python二进制文件的副本，pip标准Python库以及其他支持文件。您可以为虚拟环境使用任何名称。

要开始使用虚拟环境，请通过键入以下内容将其激活：

source venv/bin/activate

激活后，虚拟环境的bin目录将被添加到 $PATH 可变的。另外，您的Shell提示符将更改，并显示您当前正在使用的虚拟环境的名称。在这种情况下， venv。

TensorFlow安装要求 pip 版本19或更高版本。运行以下命令进行升级 pip 到最新版本：

pip install --upgrade pip

现在已经创建并激活了虚拟环境，使用以下命令安装TensorFlow库：

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，安装 tensorflow-gpu 软件包，其中包括GPU支持。

在虚拟环境中，可以使用以下命令 pip 代替 pip3 和 python 代替 python3。

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2.1.0：

2.1.0

您的TensorFlow版本可能与此处显示的版本不同。

如果您不熟悉TensorFlow，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-Examples存储库，并探索和测试TensorFlow示例。

完成工作后，请输入以下内容停用环境 deactivate，您将返回到常规shell。

deactivate

而已！您已经成功安装了TensorFlow，就可以开始使用它了。

我们已经向您展示了如何在CentOS 8的虚拟环境中安装TensorFlow。

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python centos