[Linux操作系统]全方位解析，TensorFlow on Linux配置攻略|tensorflow centos,TensorFlow on Linux配置,Linux操作系统,云主机博士

本文全面解析了Linux操作系统下TensorFlow的配置攻略，针对tensorflow centos等版本，详细介绍了TensorFlow on Linux的安装步骤和注意事项，帮助用户顺利地在Linux系统中部署和运行TensorFlow。

本文目录导读：

安装前的准备工作
安装TensorFlow
验证安装
配置环境变量（可选）

随着人工智能和深度学习的快速发展，TensorFlow作为一款强大的开源深度学习框架，越来越受到广大开发者的喜爱，TensorFlow支持多种操作系统，其中Linux系统因其稳定性和高效性而备受青睐，本文将详细介绍如何在Linux系统上配置TensorFlow，并带你走进TensorFlow的世界。

安装前的准备工作

在开始安装TensorFlow之前，我们需要做好以下准备工作：

1、确保Linux系统版本支持TensorFlow，目前TensorFlow支持Ubuntu 16.04或更高版本、CentOS 7等主流Linux发行版。

2、安装Python，TensorFlow需要Python环境，建议安装Python 3.x版本。

3、安装pip，pip是Python的包管理工具，用于安装和管理Python包。

安装TensorFlow

在完成准备工作后，我们可以选择以下两种方式之一来安装TensorFlow：

1、使用pip安装

（1）更新pip至最新版本：

pip install --upgrade pip

（2）安装TensorFlow：

pip install tensorflow

若要安装GPU版本的TensorFlow，请使用以下命令：

pip install tensorflow-gpu

2、使用Docker安装

（1）安装Docker：

sudo apt-get install docker.io

（2）启动Docker服务：

sudo systemctl start docker

（3）下载并运行TensorFlow Docker镜像：

docker pull tensorflow/tensorflow
docker run -it tensorflow/tensorflow

验证安装

安装完成后，我们可以通过以下命令来验证TensorFlow是否安装成功：

python

进入Python交互界面后，输入以下代码：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

若输出TensorFlow的版本号，则说明安装成功。

配置环境变量（可选）

为了方便使用TensorFlow，我们可以将TensorFlow的相关路径添加到环境变量中。

1、打开~/.bashrc文件：

nano ~/.bashrc

2、在文件末尾添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

3、使环境变量生效：

source ~/.bashrc

以下是以下是详细的配置攻略：

1、配置GPU支持

如果你使用的是GPU版本的TensorFlow，需要安装NVIDIA显卡驱动、CUDA和cuDNN。

（1）安装NVIDIA显卡驱动：

根据显卡型号和Linux系统版本，下载相应的NVIDIA驱动，并按照以下步骤安装：

sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run

（2）安装CUDA：

下载与TensorFlow兼容的CUDA版本，并按照以下步骤安装：

sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

（3）安装cuDNN：

下载与CUDA版本对应的cuDNN，并解压安装：

tar -xzvf cudnn-<version>-linux-x64-v<version>.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn

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