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本文全面解析了Linux操作系统下TensorFlow的环境配置，详细介绍了TensorFlow on Linux的配置攻略，旨在帮助读者顺利搭建tensorflow环境，为深度学习研究提供有力支持。

本文目录导读：

环境准备
安装Python和pip
安装TensorFlow
验证安装

随着人工智能和深度学习的迅猛发展，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青睐，Linux系统由于其稳定性和高效性，成为深度学习研究者和开发者们进行TensorFlow开发的首选平台，本文将详细介绍如何在Linux系统上配置TensorFlow，助你轻松上手深度学习之旅。

环境准备

在开始配置TensorFlow之前，首先需要确保你的Linux系统满足以下基本要求：

1、操作系统：Ubuntu 16.04或更高版本，或其他基于Debian的Linux发行版。

2、CPU或GPU：支持CUDA的NVIDIA GPU（如果使用GPU版本TensorFlow）。

3、Python环境：Python 2.7或Python 3.5以上版本。

安装Python和pip

1、更新系统软件包：

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

2、安装Python和pip：

sudo apt-get install python3-pip python3-dev

如果你需要安装Python 2版本，可以使用以下命令：

sudo apt-get install python-pip python-dev

安装TensorFlow

以下是安装TensorFlow的两种方式：CPU版本和GPU版本。

1、CPU版本TensorFlow安装：

pip3 install tensorflow

或者针对Python 2版本：

pip install tensorflow

2、GPU版本TensorFlow安装：

需要安装NVIDIA显卡驱动、CUDA和cuDNN，以下是安装步骤：

（1）安装NVIDIA显卡驱动：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-driver-xxx

请将“xxx”替换为适合你显卡的驱动版本。

（2）安装CUDA：

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

（3）安装cuDNN：

下载cuDNN并解压到指定目录，然后配置环境变量。

tar -xzvf cudnn-xxx-linux-x64-v7.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

（4）安装GPU版本TensorFlow：

pip3 install tensorflow-gpu

或者针对Python 2版本：

pip install tensorflow-gpu

验证安装

安装完成后，可以通过以下命令验证TensorFlow是否安装成功：

python3

进入Python交互界面后，输入以下代码：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果输出“Hello, TensorFlow!”，则表示TensorFlow安装成功。

在Linux系统上配置TensorFlow并不复杂，只需按照以上步骤进行操作即可，你可以开始探索深度学习的无限可能，尽情发挥TensorFlow的强大功能。

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