如何在 Debian 10 上安装 TensorFlow

TensorFlow是谷歌打造的一个开源机器学习平台。它可以在不同设备上的CPU或GPU上运行。

TensorFlow 可以在 Python 虚拟环境中安装在系统范围内，作为Docker容器，或使用 Anaconda。

在本教程中，我们将解释如何在 Debian 10 上的 Python 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，并为每个项目安装特定版本的模块，而不必担心它会影响您的其他项目。

在 Debian 10 上安装 TensorFlow#

以下部分提供了有关如何在 Debian 10 上的 Python 虚拟环境中安装 TensorFlow 的分步说明。

1.安装Python 3和venv#

Debian 10、Buster 附带 Python 3.7。

要验证您的系统上是否安装了 Python 3，请键入：

python3 --version

输出应如下所示：

Python 3.7.3

创建虚拟环境的推荐方法是使用venv模块，由提供python3-venv包裹。

If the python3-venv您的系统上未安装软件包，请输入以下命令进行安装：

sudo apt updatesudo apt install python3-venv

2. 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switch to it:

mkdir my_tensorflowcd my_tensorflow

在目录中输入以下命令来创建虚拟环境：

python3 -m venv venv

上面的命令创建一个名为的目录venv，其中包含 Python 二进制文件的副本，点包管理器、标准 Python 库和其他支持文件。

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目录将被添加到系统的开头$PATH变量。另外，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，即(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。

有多个 TensorFlow 软件包可以从 PyPI 安装。这tensorflow包仅支持CPUs，推荐新手用户使用。

如果您有一个具有 CUDA 计算能力 3.5 或更高版本的专用 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。

输入以下命令来安装 TensorFlow：

pip install --upgrade tensorflow

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

您终端上打印的版本可能与上面显示的版本不同。

就是这样。 TensorFlow 安装在您的 Debian 系统上。

如果您是 TensorFlow 新手，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#

我们已经向您展示了如何安装 TensorFlowpip在 Debian 10 上的 Python 虚拟环境中。

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