ubuntu安装tensorflow

最新推荐文章于 2021-07-27 19:12:01 发布
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本文介绍如何通过终端命令安装特定版本的TensorFlow，并提供了一个示例命令。安装过程中需要注意使用科学上网，并确保已更新pip到最新版本以避免错误。
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终端输入

export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.7.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

将tensorflow-1.7.0修改成自己需要的版本

sudo pip install $TF_BINARY_URL

安装过程需要科学上网

安装前请升级pip，否则可能会报错

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Ubuntu 安装TensorFlow
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### 如何在 Ubuntu 上安装 TensorFlow #### 系统需求确认 确保计算机满足以下条件：64 位台式机或笔记本电脑，运行 Ubuntu 16.04 或更高版本[^1]。 #### Python 和 pip 的准备 查看当前系统的 Python 版本信息以确保兼容性。对于 TensorFlow 2.1.0, 推荐使用的 Python 版本为 3.7[^3]。如果尚未安装 `pip`，则需先完成此工具的设置以便后续能够顺利安装 TensorFlow 及其依赖项： 1. **下载并执行 get-pip.py** 使用 wget 命令获取脚本文件，并通过 python 解释器来运行它。 ```bash wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py sudo python3 get-pip.py ``` 2. **验证 pip 是否正确安装** ```bash pip3 --version ``` #### 安装 TensorFlow 一旦准备工作就绪，可以通过 pip 来安装 TensorFlow: ```bash pip3 install --upgrade tensorflow ``` 为了检验安装过程是否顺利完成以及所安装的是 CPU-only 还是 GPU 加速版，可以尝试导入 TensorFlow 并测试 CUDA 支持情况： ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) tf.test.is_built_with_cuda() ``` 上述代码会打印出已安装的 TensorFlow 版本号，并返回一个布尔值指示是否存在对 NVIDIA CUDA 的支持。 #### PyCharm 中配置 TensorFlow 环境 当希望在一个集成开发环境中利用刚创建好的 TensorFlow 虚拟环境时，比如 PyCharm IDE，可以在项目设置里指定解释器路径指向 Anaconda 创建的新环境下的 Python 文件位置[^5]。
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