在Ubuntu Linux上安装Tensorflow

在开始设置Tensorflow之前，我们需要在Ubuntu上启用Universe存储库。
我们可以使用此命令执行此操作：

sudo add-apt-repository universe

或者转到软件和更新选项并从那里启用它：

第1步：获得Python开发环境

首先，我们必须设置Python开发环境继续进行。
默认情况下，我们应该在Ubuntu上安装Python 3.6.x。
我们可以使用以下方式查看Python版本：

python3 --version

确保我们有Python 3.5-3.7(正如正式指示)。
如果我们没有或者需要升级它，请使用终端中的以下命令安装它：

sudo apt install python3-dev

第2步：获取pip

接下来，我们需要检查我们是否有Python的PIP包管理器。

pip3 --version

如果我们没有安装它，我们可以通过键入此操作：

sudo apt install python3-pip

但是，我们可能没有最新版本。

注意：Tensorflow需要PIP版本19.0或者更高版本。
FRET没有，我们可以在下一组步骤中设置虚拟环境后升级PIP。

第3步：设置Python虚拟环境

现在，我们已经完成了设置Python和Pip，我们需要为Python开发设置虚拟环境。

这样，我们不会影响主机系统，无论我们使用Python设置。

要开始，请安装virtualenv：

sudo -H pip3 install -U virtualenv

-h标志将Home环境变量设置为主目录。

我们希望通过指定目录并选择Python解释器来创建Python虚拟环境。

以下是我们必须输入的东西，以便这样做：

virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv

使用完成后，我们只需要激活虚拟环境，为此，请按照以下时尚使用源命令：

source ./venv/bin/activate

虽然虚拟环境处于活动状态，但我们将观察到Shell提示符将以(VENV)为前缀，如下图所示。

接下来，我们需要在虚拟环境中升级PIP版本，而不会影响主机设置(如果它已经最新，我们将被通知为此)：

pip install --upgrade pip

如果我们很奇怪，我们还可以通过键入此列表通过键入虚拟环境中安装的软件包列表：

pip list

第4步：安装tensorflow

最后，我们即将安装Tensorflow。

确保我们正在使用虚拟环境。
键入以下命令以安装tensorflow：

pip install --upgrade tensorflow

我们还可以选择通过在虚拟环境中的以下命令中键入以下命令来验证安装：

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

最后，我们已在Ubuntu上成功安装了Tensorflow！

在pop上安装tensorflow！_oS

与Ubuntu不同，如果我们有POP！_OS，则无需遵循所有这些步骤，而是一个命令使用基本系统Python。

我们只需在终端中输入以下命令：

sudo apt install tensorflow-cuda-latest