TensorFlow是Google建立的用于机器学习的免费开源平台。

许多组织（包括Twitter，PayPal，英特尔，联想和空中客车）都使用它。

TensorFlow可以在系统范围内，Python虚拟环境中，作为Docker容器或者与Anaconda一起安装。

本教程介绍了如何在Ubuntu 20.04的Python虚拟环境中安装TensorFlow。

虚拟环境使我们可以在一台计算机上拥有多个不同的隔离Python环境，并在每个项目的基础上安装模块的特定版本，而不必担心会影响其他项目。

在Ubuntu 20.04上安装TensorFlow

默认情况下，Ubuntu 20.04随附Python 3.8.
我们可以通过键入以下命令来验证系统上是否安装了Python 3：

python3 -V

输出应如下所示：

Python 3.8.2

创建虚拟环境的推荐方法是使用“ venv”模块，该模块包含在“ python3-venv”软件包中。

要安装“ python3-venv”软件包，请运行以下命令：

sudo apt install python3-venv python3-dev

安装模块后，我们就可以为我们的TensorFlow项目创建虚拟环境了。

导航至我们要存储Python 3虚拟环境的目录。
它可以是主目录，也可以是用户具有读写权限的任何其他目录。

为TensorFlow项目创建一个新目录并cd进入该目录：

mkdir my_tensorflowcd my_tensorflow

在目录中，运行以下命令以创建虚拟环境：

python3 -m venv venv

第二个“ venv”是虚拟环境的名称。
我们可以为虚拟环境使用任何想要的名称。

上面的命令创建一个名为“ venv”的目录，其中包含Python二进制文件，Pip程序包管理器，标准Python库以及其他支持文件的副本。

要开始使用虚拟环境，请通过运行“激活”脚本将其激活：

source venv/bin/activate

激活后，虚拟环境的bin目录将添加到系统“ $PATH”变量的开头。

此外，shell的提示将更改，并显示我们当前所在的虚拟环境的名称。
在此示例中，即为'（venv）'。

TensorFlow安装需要'pip'版本19或者更高版本。
输入以下命令以将“ pip”升级到最新版本：

pip install --upgrade pip

现在已经激活了虚拟环境，是时候安装TensorFlow软件包了。

pip install --upgrade tensorflow

如果我们拥有专用的NVIDIA GPU，并且想利用其处理能力而不是'tensorflow'，请安装'tensorflow-gpu'软件包，其中包括GPU支持。

在虚拟环境中，可以使用命令'pip'代替'pip3'和'python'代替'python3'。

我们已经成功安装了TensorFlow，就可以开始使用它了。

要验证安装，请运行以下命令，该命令将打印TensorFlow版本：

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

在撰写本文时，TensorFlow的最新稳定版本是2.2.0：

2.2.0

TensorFlow版本可能与此处显示的版本不同。

如果我们不熟悉TensorFlow，请访问TensorFlow入门页面并了解如何构建第一个ML应用程序。

我们还可以从Github克隆TensorFlow模型或者TensorFlow-Examples存储库，并探索和测试TensorFlow示例。

完成工作后，通过输入'deactivate'停用环境，我们将返回到常规shell。

deactivate