Tensorflow on linux

最新推荐文章于 2025-05-28 10:50:40 发布
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分类专栏： 数据挖掘 文章标签： tensorflow linux install
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jpzhoucsdn/article/details/58195152
本文提供了一种简单快捷的方法来安装TensorFlow。适用于那些没有GPU资源，只希望通过虚拟机体验深度学习技术的用户。文中提供了两条命令即可完成安装。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Tensorflow的官网上面有非常详细的安装步骤，但是太详细既是他的优点，也是他的缺点。对于我等草民，用不了GPU，只想在虚拟机上装个tensoflow，然后体验一把高大尚的深度学习，仅此而已，所以简单粗暴，短平快就是王道。废话不说了，直接上安装代码，两条指令搞定：

step1:下载安装包

我的机器是python2.7 + ubuntu
wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

step2:安装

pip install tensorflow-1.0.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

Linux安装TensorFlow
一个机器学习的学习之旅
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Conda安装tensorflow【Linux系统】
u013747061的博客
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最近要用到tensorflow，所以记录一下安装过程。之前在Windows系统上安装过pytorch还是啥，但是记得安装过程非常艰辛，虽然装好了，但是稀里糊涂的。这次记录一下在Linux系统安装TensorFlow的过程。系统：Unbuntu 20.04python版本：3.8。
linux系统安装Tensorflow
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04-30 986
linux系统安装Tensorflow在线安装离线安装功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 在线安装 直接p...
Tensorflow 2 Linux安装实战指南
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Tensorflow是开源的机器学习库，由Google大脑团队开发。自2015年首次发布以来，Tensorflow凭借其强大的社区支持和灵活的计算图模型，已经成为业界广泛使用的深度学习框架。2019年发布的Tensorflow 2版本更是以其易用性和模块化的改进受到AI从业者的欢迎。Tensorflow 2不仅仅是一个深度学习框架，更是一个成熟的生态系统。通过与Keras等高级API的结合，Tensorflow 2降低了机器学习模型开发的门槛，同时保留了强大的性能，让它成为AI开发者的首选工具之一。
linux安装tensorflow
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01-19 3893
linux安装tensorflow
Linux安装Tensorflow
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12-05 4899
https://blog.youkuaiyun.com/cs_hnu_scw/article/details/79695347 版本：Linux（Ubuntu14.0.1） 三：Linux环境安装Tensorflow（通过Anaconda方式） 步骤：（1）下载Anaconda的Linux版本   https://www.anaconda.com/download/#linux 从官网的路径进行下载，一...
Linux下安装tensorflow
huahuazhu的博客
06-29 482
安装前提：已经安装了anaconda3。 1、利用Anaconda创建一个python3.6的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令：conda create –n tensorflow python=3.6。如下图所示，已经创建成功。 2、启动tensorflow环境，使用命令：source activate tensorflow 3、使用pip installt
linux下tensorflow安装
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shuzfan的专栏
11-13 5万+
如无特殊说明，所有操作都在Linux系统上完成，并假定只有普通用户权限。(仅有CUDA和cudnn安装需要用到管理员权限)一、 安装TensorFlow1. 使用pip从二进制文件安装注意： 最新版本的二进制文件链接地址，可以通过TensorFlow官网获取 https://www.tensorflow.org/install/install_linux 请安装最新版的pip，或者使用pip in
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tensorflow树霉派armv7版本, 从 https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases 下载.
Anaconda+Linux(Ubuntu) 安装指定版本tensorflow(GPU)
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04-04 3006
创建环境 conda create -n envs_name python=版本号 #其中的envs_name是需要创建的环境名 其中的版本号最好加上，当所配置环境使用的python版本和anconda中的python版本一致时，anconda3/envs/envs_name文件夹中的
tensorflow-安装包 linux下
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tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl - 安装包 linux下
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1.安装Anaconda 选择Anaconda来安装python集成环境更加简单。 Anaconda的下载地址是： https://www.anaconda.com/distribution/ Anaconda提供了三种操作系统的安装，此次博客基于ubuntu-18.04.4，且python环境为3.7，所以下载“64-Bit (x86) Installer” 将该安装包放置在合适位置，并打开终端，安装python3.7 bash ~/Downloads/Anaconda3-5.2.0-Linux-
Linux系统下安装TensorFlow（CPU或者GPU版）
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安装TensorFlow的环境有多种，为选择打是中Anaconda打环境下安装的。 注意：在安装的过程中应该注意以下容易出错的地方，是我在安装过程中遇到的问题：     1.在安装的过程中需要使用谷歌，所以查看梯子是否运行（google能否打开）     2.按照下面步骤，注意激活。   安装过程： 1.先配置环境：       conda create -n tensorflow p...
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04-24 6760
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言几行命令搞定 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 安装tensorflow的过程，希望能给像我一样不太熟悉的小朋友们一点帮助 —linux环境下安装tensorflow 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 几行命令搞定 创建虚拟环境 conda create -n tensor python=3.6 激活虚拟环境 conda activate tensor 安装pytorch torchvision .
Linux系统下安装TensorFlow2.3
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RK3288安装TensorFlow2.3
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05-13 1523
首先要找跟python版本对应的tensoflow版本，在网上找了很久，没有找到跟2.7相关的aarch64的tf版本whl文件，可以通过编译源码，也可以通过whl进行安装。本篇介绍在python3.7下选用whl文件安装方法。OS为Linux version 4.19.71-arm64-desktop,安装tensorflow，安装通过编译好的whl二进制包进行安装。有些说后面配置环境变量，结果发现并没有生效，因此通过建立软链接的方式，识别。（2）下载配套的tensorflow的版本。
tensorflowonspark
04-30
### TensorFlowOnSpark 使用指南 TensorFlowOnSpark 是 Yahoo 开发的一个开源项目，旨在将 TensorFlow 和 Apache Spark 结合起来，从而实现分布式机器学习训练和推理功能。以下是关于其使用和配置的相关信息。 #### 系统需求 为了成功部署和运行 TensorFlowOnSpark，需要满足以下依赖条件： - Python 版本需兼容 TensorFlow 所支持的版本。 - 安装并配置好 Hadoop/Spark 集群环境[^1]。 - Docker 可作为可选工具来简化开发环境搭建过程[^2]。 #### 下载与安装 可以从 TensorFlowOnSpark 的 GitHub 仓库克隆源码到本地环境中： ```bash git clone https://github.com/yahoo/TensorFlowOnSpark.git cd TensorFlowOnSpark ``` 接着按照 README 文件中的指导完成编译打包工作。通常情况下，这一步会涉及构建 PyPI 轮子文件以及创建用于分发至集群节点上的 JAR 包。 #### 运行示例程序 TensorFlowOnSpark 提供了一些预定义好的例子帮助开发者快速入门。比如 MNIST 数据集的手写数字识别任务就是一个经典案例： 启动 Spark Shell 并加载必要的类路径参数之后即可执行如下脚本： ```python from tensorflowonspark import TFCluster import argparse parser = argparse.ArgumentParser() ... # 参数解析逻辑省略 args, _ = parser.parse_known_args() cluster = TFCluster.run(sc, mnist_dist.map_fun, args, num_executors=4, num_ps=1, tensorboard=True) ... TFCluster.shutdown(cluster) ``` 此代码片段展示了如何初始化一个分布式的 TensorFlow 计算作业，并指定 worker 数量、parameter server 数目以及其他选项设置。 #### 故障排查 如果遇到任何问题，则建议查阅项目的 Issues 页面或者加入邮件列表寻求进一步的帮助和支持。此外，在 Linux 上动手实践也是不可或缺的一环；利用真实的操作场景配合官方文档能有效提高解决问题的能力[^3]。
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