TensorFlow是由 Google 构建的免费开源机器学习平台。许多组织都在使用它，包括 Twitter、PayPal、英特尔、联想和空中客车公司。
TensorFlow 可以在 Python 虚拟环境中安装在系统范围内，作为Docker容器或使用 Anaconda。出于学习目的，最好在 Python 虚拟环境中安装 TensorFlow。这样，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特定版本的模块，而不必担心它会影响您的其他项目。
本教程将指导您完成在 Debian 9 上安装 TensorFlow 的过程。
在 Debian 9 上安装 TensorFlow#
以下部分提供了有关如何在 Debian 9 上的 Python 虚拟环境中安装 TensorFlow 的分步说明。
1.安装Python 3和venv#
默认情况下，Debian 9 附带 Python 3.5。要验证您的系统上是否安装了 Python 3，请输入：
python3 -V
输出应如下所示：
Python 3.5.3
如果您想改用 Python 3.7，请检查这些指南
.
创建虚拟环境的推荐方法是使用venv模块。安装python3-venv包提供了venv通过运行以下命令来模块：
sudo apt install python3-venv
完成后，我们可以继续下一步，为 TensorFlow 项目创建虚拟环境。
2. 创建虚拟环境#
导航到您想要存储 Python 3 虚拟环境的目录。它可以是您的主目录或您的用户具有读写权限的任何其他目录。
创建一个新目录对于 TensorFlow 项目和cd进去：
mkdir my_tensorflowcd my_tensorflow
从目录内部运行以下命令来创建虚拟环境：
python3 -m venv venv
上面的命令将创建一个名为venv，其中包含 Python 二进制文件的副本，点包管理器、标准Python库和其他支持文件。为虚拟环境使用您喜欢的任何名称。
要开始使用虚拟环境，您需要通过运行以下命令来激活它activate script:
source venv/bin/activate
激活后，虚拟环境的bin目录将被添加到$PATH variable。 shell 的提示符也会改变，并且会显示您当前所在的虚拟环境的名称。在本例中是venv.
TensorFlow 安装需要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
3.安装TensorFlow#
现在我们已经创建了虚拟环境，下一步是安装 TensorFlow 包。
pip install --upgrade tensorflow
如果您有专用的 NVIDIA GPU 并且想要利用其处理能力，而不是tensorflow安装tensorflow-gpu包含 GPU 支持的软件包。
在虚拟环境中，可以使用命令pip代替pip3 and python代替python3.
安装完成后，使用以下命令验证它，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
您的 TensorFlow 版本可能与上面显示的版本不同。
如果您是 TensorFlow 新手，请访问开始使用 TensorFlow页面并了解如何构建您的第一个 ML 应用程序。您还可以克隆TensorFlow 模型
or TensorFlow-示例来自 Github 的存储库并探索和测试 TensorFlow 示例。
完成工作后，输入deactivate停用环境并返回到正常的 shell。
deactivate
结论#
在本教程中，我们向您展示了如何在 Debian 9 上安装 TensorFlow。
如果您遇到问题或有反馈，请在下面发表评论。
