如何在 CentOS 8 上安装 TensorFlow

简介:

centos_8_install_tensorflow

TensorFlow是一个由Google 开发的,关于机器学习的开源平台。它可以在不同设备的 CPU 或者 GPU 上运行,并且它被很多组织所使用,其中包括Twitter, PayPal, Intel, Lenovo, 和 Airbus.

TensorFlow 可以被作为系统范围内的安装,在 Python 虚拟环境中,作为一个 Docker 容器,或者和 Anaconda一起安装。

本文解释如何在 CentOS 8 上安装 TensorFlow。

TensorFlow 同时支持 Python 2 和 3。我们将会使用 Python 3 并且在一个虚拟环境中安装 TensorFlow。 一个虚拟环境允许你在一台电脑上拥有多个不同且互相隔离的 Python 环境,并且急于每个项目,安装模块的指定版本,而不用担心它会影响到其他的项目。

一、 在 CentOS 上安装 TensorFlow

与其他 Linux 发行版不一样,Python 在默认的 CentOS 8 上没有安装。想要在 CentOS 8 上安装 Python3,在终端中以 root 或者 sudo 用户身份运行下面的命令:

sudo dnf install python3

上面的命令将会安装 Python 3.6 和 pip。想要运行 Python 3, 你需要输入 python3,输入 pip3 运行 pip。

从 Python 3.6 开始,创建一个虚拟环境的推荐方式就是使用 venv模块。

切换到一个目录,该目录是你用来存储你的 TensorFlow 项目的地方。它可以是你的主目录或者用户拥有读写权限的任何其他目录。

为了 TensorFlow 项目创建一个新目录,并且切换到目录下:

mkdir tensorflow_project 
cd tensorflow_project

在这个目录下,运行下面的命令来创建一个虚拟环境:

python3 -m venv venv

上面的这个命令创建了一个名为venv的目录,包含了 Python 二进制文件,pip 标准 Python 库,和其他支持文件。你可以使用任何你想要的名字命名该文件夹。

想要使用虚拟环境启动,输入以下命令激活它:

source venv/bin/activate

一旦激活,虚拟环境的bin 目录将会被添加到$PATH环境辩论的前面。当然,你的 shell 提示符将会改变,它将会显示你使用的虚拟环境的名字。在这个例子中,显示venv

TensorFlow 安装需要 pip 版本 19 或者更高。 运行下面的命令,将pip升级到最新版本:

pip install --upgrade pip

现在虚拟环境已经被创建并且激活了,使用下面的命令安装 TensorFlow 库:

pip install --upgrade tensorflow
如果你有一个独立的 NVIDIA GPU 并且你需要发挥它的处理能力,不要使用`tensorflow`包,而安装`tensorflow-gpu`软件包,它包含 GPU 支持。
在这个虚拟环境中,你可以使用命令`pip`替换 `pip3`,`python`替换 `python3`

想要验证安装,运行下面的命令,它将打印 TensorFlow的版本号:

python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'

就在写这篇文章的时候,TensorFlow最新稳定版本是 2.1.0:

2.1.0

你的TensorFlow版本可能与展示的不一样。

如果你是一个 TensorFlow 新手,浏览Get Started with TensorFlow页面 并且学习如何构建你的第一个 ML 应用。你也可以从 Github 克隆 TensorFlow Models 或者 TensorFlow-Examples 并且浏览和测试 TensorFlow 示例。

一旦你完成你的工作,解除环境,输入deactivate,并且你将回到正常的 shell。

deactivate

就这些!你已经成功安装了 TensorFlow,并且你可以开始使用它了。

三、总结

我们已经向你展示如何在 CentOS 8 上虚拟环境中安装 TensorFlow。

相关实践学习
部署Stable Diffusion玩转AI绘画(GPU云服务器)
本实验通过在ECS上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。
相关文章
|
2月前
|
并行计算 PyTorch TensorFlow
Ubuntu安装笔记(一):安装显卡驱动、cuda/cudnn、Anaconda、Pytorch、Tensorflow、Opencv、Visdom、FFMPEG、卸载一些不必要的预装软件
这篇文章是关于如何在Ubuntu操作系统上安装显卡驱动、CUDA、CUDNN、Anaconda、PyTorch、TensorFlow、OpenCV、FFMPEG以及卸载不必要的预装软件的详细指南。
4118 3
|
18天前
|
SQL 存储 Linux
从配置源到数据库初始化一步步教你在CentOS 7.9上安装SQL Server 2019
【11月更文挑战第8天】本文介绍了在 CentOS 7.9 上安装 SQL Server 2019 的详细步骤,包括系统准备、配置安装源、安装 SQL Server 软件包、运行安装程序、初始化数据库以及配置远程连接。通过这些步骤,您可以顺利地在 CentOS 系统上部署和使用 SQL Server 2019。
|
19天前
|
SQL 存储 Linux
从配置源到数据库初始化一步步教你在CentOS 7.9上安装SQL Server 2019
【11月更文挑战第7天】本文介绍了在 CentOS 7.9 上安装 SQL Server 2019 的详细步骤,包括系统要求检查与准备、配置安装源、安装 SQL Server 2019、配置 SQL Server 以及数据库初始化(可选)。通过这些步骤,你可以成功安装并初步配置 SQL Server 2019,进行简单的数据库操作。
|
2月前
|
Linux 网络安全 数据安全/隐私保护
Linux系统之Centos7安装cockpit图形管理界面
【10月更文挑战第12天】Linux系统之Centos7安装cockpit图形管理界面
92 1
Linux系统之Centos7安装cockpit图形管理界面
|
26天前
|
关系型数据库 MySQL Linux
在 CentOS 7 中通过编译源码方式安装 MySQL 数据库的详细步骤,并与使用 RPM 包安装进行了对比
本文介绍了在 CentOS 7 中通过编译源码方式安装 MySQL 数据库的详细步骤,并与使用 RPM 包安装进行了对比。通过具体案例,读者可以了解如何准备环境、下载源码、编译安装、配置服务及登录 MySQL。编译源码安装虽然复杂,但提供了更高的定制性和灵活性,适用于需要高度定制的场景。
73 3
|
27天前
|
关系型数据库 MySQL Linux
在 CentOS 7 中通过编译源码安装 MySQL 数据库的详细步骤,并与使用 RPM 包安装进行了对比。
本文介绍了在 CentOS 7 中通过编译源码安装 MySQL 数据库的详细步骤,并与使用 RPM 包安装进行了对比。内容涵盖准备工作、下载源码、编译安装、配置服务、登录设置及实践心得,帮助读者根据需求选择最适合的安装方法。
49 2
|
2月前
|
PyTorch TensorFlow 算法框架/工具
Jetson环境安装(一):Ubuntu18.04安装pytorch、opencv、onnx、tensorflow、setuptools、pycuda....
本文提供了在Ubuntu 18.04操作系统的NVIDIA Jetson平台上安装深度学习和计算机视觉相关库的详细步骤,包括PyTorch、OpenCV、ONNX、TensorFlow等。
54 1
Jetson环境安装(一):Ubuntu18.04安装pytorch、opencv、onnx、tensorflow、setuptools、pycuda....
|
29天前
|
关系型数据库 MySQL Linux
在 CentOS 7 中通过编译源码方式安装 MySQL 数据库的详细步骤,包括准备工作、下载源码、编译安装、配置 MySQL 服务、登录设置等。
本文介绍了在 CentOS 7 中通过编译源码方式安装 MySQL 数据库的详细步骤,包括准备工作、下载源码、编译安装、配置 MySQL 服务、登录设置等。同时,文章还对比了编译源码安装与使用 RPM 包安装的优缺点,帮助读者根据需求选择最合适的方法。通过具体案例,展示了编译源码安装的灵活性和定制性。
85 2
|
2月前
|
Linux 知识图谱
Centos7安装killall,fuser, killall,pstree和pstree.x11
通过上述步骤,您已在CentOS 7系统中成功部署了killall、fuser、pstree以及pstree.x11,为高效管理系统进程打下了坚实基础。更多关于服务器管理与优化的知识,获取全面技术支持与解决方案。
53 1
|
2月前
|
监控 安全 Linux
CentOS7下安装配置ntp服务的方法教程
通过以上步骤,您不仅能在CentOS 7系统中成功部署NTP服务,还能确保其配置合理、运行稳定,为系统时间的精确性提供保障。欲了解更多高级配置或遇到特定问题,提供了丰富的服务器管理和优化资源,可作为进一步学习和求助的平台。
77 1