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。
结论#
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