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本文为您提供Ubuntu环境下TensorFlow 1.14安装详尽指南。安装过程涉及Python环境配置，依赖库安装，以及TensorFlow的下载和配置。安装完成后，您将能够开始在Ubuntu上进行TensorFlow模型的训练和开发。

本文目录导读：

环境准备
安装 TensorFlow
TensorFlow 基本使用

随着人工智能技术的快速发展，TensorFlow 已经成为最流行的深度学习框架之一，Ubuntu 作为最流行的 Linux 发行版，拥有庞大的开发者社区和丰富的资源，是进行深度学习研究和应用开发的理想平台，本文将为您详细介绍如何在 Ubuntu 上安装 TensorFlow，并简要介绍 TensorFlow 的基本使用方法。

环境准备

1、1 安装 Ubuntu

您需要在您的计算机上安装 Ubuntu，如果您还没有安装，可以访问 Ubuntu 官网（https://www.ubuntu.com/）下载相应版本的 ISO 文件，并使用虚拟机软件（如 VirtualBox、VMware 等）进行安装。

1、2 更新系统

安装完成后，打开终端并输入以下命令，更新系统软件包列表：

sudo apt update
sudo apt upgrade

1、3 安装必要依赖

在安装 TensorFlow 之前，需要确保您的系统已经安装了一些必要的依赖，输入以下命令安装：

sudo apt install -y 
    build-essential 
    python3-pip 
    python3-dev 
    python3-numpy 
    python3-setuptools 
    python3-wheel 
    libatlas-base-dev 
    libopenblas-dev 
    libgfortran-dev

1、4 安装 Python 3.6 或更高版本

TensorFlow 要求 Python 版本为 3.6 或更高，您可以使用以下命令安装 Python 3.6：

sudo apt install python3.6

将 Python 3.6 设置为系统默认的 Python 版本：

sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.6 1

安装 TensorFlow

2、1 创建虚拟环境

为了确保 TensorFlow 的独立安装和更新，建议创建一个虚拟环境，在终端中输入以下命令创建虚拟环境：

python3 -m venv ~/tf_env

2、2 激活虚拟环境

在创建虚拟环境后，需要激活它，在终端中输入以下命令激活虚拟环境：

source ~/tf_env/bin/activate

2、3 安装 TensorFlow

在虚拟环境中，使用 pip 安装 TensorFlow，根据您的需求，可以选择安装不同版本的 TensorFlow，以下是安装 CPU 版本的 TensorFlow 的命令：

pip install tensorflow

如果您需要安装 GPU 版本的 TensorFlow，请确保您的系统已经安装了合适的 CUDA 和 cuDNN 库，输入以下命令安装 GPU 版本的 TensorFlow：

pip install tensorflow-gpu

2、4 验证安装

安装完成后，在终端中输入以下命令，验证 TensorFlow 是否正确安装：

python

在 Python 解释器中输入以下代码：

import tensorflow as tf
print("TensorFlow version:", tf.__version__)

如果输出 TensorFlow 的版本号，说明安装成功。

TensorFlow 基本使用

3、1 创建计算图

在 TensorFlow 中，一切都是以图（Graph）的形式存在的，我们需要创建一个计算图，以下是一个简单的计算图示例：

import tensorflow as tf
创建一个常量 op，常量的值为 [1.0, 2.0, 3.0]
constant_values = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0])
创建一个变量 op，初始值为 [0.0, 0.0, 0.0]
variable = tf.Variable([0.0, 0.0, 0.0])
创建一个加法 op，将常量值和变量值相加
addition = tf.add(constant_values, variable)

3、2 执行计算图

创建计算图后，需要为其提供输入数据，并执行计算，这可以通过会话（Session）来实现：

创建一个会话
sess = tf.Session()
初始化变量
sess.run(variable.initializer)
运行计算图，并获取结果
result = sess.run(addition)
打印结果
print(result)

3、3 模型训练与评估

在实际应用中，我们通常需要通过训练来优化模型的参数，以下是一个简单的线性回归模型训练示例：

import tensorflow as tf
创建输入数据
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [2, 4, 5, 4, 5]
创建一个线性模型
Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))
biases = tf.Variable(tf.zeros([1]))
构建线性模型 y = Weights * x + biases
y = Weights * x_data + biases
定义损失函数（均方误差）
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
选择一个优化器（例如梯度下降）
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1)
训练模型
train = optimizer.minimize(loss)
初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()
创建一个会话
sess = tf.Session()
运行初始化命令
sess.run(init)
训练 1000 次
for i in range(1000):
    sess.run(train)
输出训练后的权重和偏置
print(sess.run(Weights), sess.run(biases))

通过以上步骤，您已经在 Ubuntu 上成功安装了 TensorFlow，并了解了 TensorFlow 的基本使用方法，您可以根据实际需求，进一步学习 TensorFlow 的进阶知识和应用技巧，发挥人工智能技术的巨大潜力。

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