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如何在Ubuntu上安装TensorFlow 24.04

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数据科学工厂
发布2025-03-07 17:57:52
发布2025-03-07 17:57:52
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简介

Tensorflow是由Google开发的一个强大的开源库,用于机器学习和深度学习任务,研究人员,开发人员和数据科学家广泛使用,以构建和培训机器学习模型。

如果您使用的是Ubuntu机器并想要设置TensorFlow,则本指南[1]将引导您完成系统上安装和使用TensorFlow的过程。

Prerequisites

在安装TensorFlow之前,请确保您的Ubuntu机器符合以下要求:

  • Python:TensorFlow支持Python 3.7至3.10。
  • PIP:PIP是Python的软件包管理。
  • 硬件:虽然TensorFlow可以在CPU上运行,但拥有GPU可以大大加快训练。

安装Python和PIP

在安装任何新软件之前,最好更新您的软件包列表并升级安装的软件包。

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sudo apt update
sudo apt upgrade

接下来,安装Python和Pip,Python的软件包管理器用于安装和管理Python软件包。

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sudo apt install python3
sudo apt install python3-pip

安装后,您可以在安装TensorFlow之类的软件包之前验证Python和PIP安装。

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python3 --version
pip3 --version

创建虚拟环境

创建虚拟环境是可选的,但建议使用,因为它有助于使您的TensorFlow安装与其他Python项目隔离。

为您的TensorFlow项目创建一个新目录,并导航到其中:

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mkdir tensorflow_project
cd tensorflow_project

创建虚拟环境并激活它:

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python3 -m venv tensorflow_env
source tensorflow_env/bin/activate

您的终端提示现在应显示虚拟环境的名称,表明其处于活动状态。

安装TensorFlow

现在设置了环境,您可以使用Python软件包管理器PIP安装最新稳定版本的Tensorflow及其依赖关系。

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pip install --upgrade pip
pip install tensorflow

验证TensorFlow

安装完成后,最好通过进入Python Shell来正确安装TensorFlow。

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python3

# 导入TensorFlow并检查其版本:
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

如果正确安装了TensorFlow,则将在没有任何错误的情况下打印版本号。

您还可以运行一个简单的测试,以确保张量正在起作用。

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hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
print(hello)

# 这应该输出。
tf.Tensor(b'Hello, TensorFlow!', shape=(), dtype=string)

安装TensorFlow(GPU)

如果您具有兼容的NVIDIA GPU,并且想将其用于更快的计算,则可以在GPU支持的情况下安装TensorFlow。

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lspci | grep -i nvidia
sudo apt install nvidia-driver-535 -y
sudo reboot

接下来,将TensorFlow安装带有GPU支持。

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pip install tensorflow-gpu

通过检查TensorFlow是否检测到您的GPU来验证安装:

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import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

总结

您已经在Ubuntu 24.04上成功安装了TensorFlow。无论您是从事一个简单的机器学习项目还是复杂的深度学习模型,TensorFlow都可以提供入门所需的工具。

请记住要通过使用虚拟环境来保持环境组织,并考虑需要更快的计算,请考虑GPU支持。

Reference

[1]

Source: https://www.tecmint.com/install-tensorflow-on-ubuntu/

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2025-03-06,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 简介
  • Prerequisites
  • 安装Python和PIP
  • 创建虚拟环境
  • 安装TensorFlow
  • 验证TensorFlow
  • 安装TensorFlow(GPU)
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