ubuntu Install TensorFlow with pip

step1: Check if your Python environment is already configured:

python3 --version
pip3 --version
sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip

step2: Install the TensorFlow pip package

pip3 install --user --upgrade tensorflow  # install in $HOME

    Verify the install:

python3 -c "import tensorflow as tf; tf.enable_eager_execution(); print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000, 1000])))"

Python 3.6 ERROR:

      from pip import main ImportError: cannot import name 'main'

SOLUTION:

vi /usr/bin/pip3

修改前

    from pip import main  
    if __name__ == '__main__':  
        sys.exit(main())

修改后

    from pip import __main__  //这行也要修改
    if __name__ == '__main__':  
        sys.exit(__main__._main())//增加__main__._
 

### Ubuntu上安装和配置TensorFlow #### 准备工作 为了确保TensorFlow能够顺利运行,首先需要确认已经正确安装了必要的依赖库以及驱动程序。对于GPU加速的支持来说,这通常意味着要先完成NVIDIA显卡驱动、CUDA Toolkit 和 cuDNN 的安装[^2]。 #### 创建虚拟环境 建议使用虚拟环境中来安装TensorFlow,这样可以有效避免不同项目之间的包冲突问题,并简化依赖关系的管理。可以通过Anaconda创建一个新的Python环境来进行这一操作[^1]: ```bash conda create --name tensorflow_env python=3.8 conda activate tensorflow_env ``` #### TensorFlow的具体安装方法 一旦准备工作就绪,则可以根据需求选择适合的方式去安装TensorFlow。如果目标是利用GPU实现更高效的计算性能,那么应该特别注意版本兼容性的问题;而对于仅需CPU支持的情况而言,过程则相对更加简便一些。以下是基于pip工具的一般化命令用于安装最新稳定版的TensorFlow(适用于CPU/GPU): ```bash pip install tensorflow # CPU-only installation # 或者针对特定硬件条件下的GPU支持版本 pip install tensorflow-gpu==<version> # GPU support, replace <version> with the desired version number. ``` 另外,在某些情况下可能还需要额外设置环境变量或者调整路径配置以确保一切正常运作。当遇到任何困难时,请参照官方文档获取最权威的帮助指南[^3]。 #### 验证安装成功与否 最后一步就是验证新安装好的软件能否正常使用。可以在终端里启动Python解释器并尝试导入tensorflow模块来看看是否存在错误提示信息。如果没有报错即表示安装顺利完成! ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ```
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