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本文详细介绍了在Ubuntu系统下安装TensorFlow的方法，涵盖安装前的环境准备、TensorFlow的安装步骤以及可能出现的问题和解决方法，帮助用户顺利在Ubuntu系统上部署TensorFlow，以便进行深度学习开发。
本文目录导读：
TensorFlow是一个由Google开源的强大机器学习框架，广泛应用于深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域，在Ubuntu系统上安装TensorFlow，可以让我们充分利用Linux系统的稳定性和TensorFlow的高效性能，下面将为您详细介绍在Ubuntu系统下安装TensorFlow的步骤。
系统要求
在安装TensorFlow之前，请确保您的Ubuntu系统满足以下要求：
1、Ubuntu版本：建议使用Ubuntu 18.04或更高版本。
2、PythOn版本：TensorFlow支持Python 3.5、3.6、3.7和3.8版本。
3、pip版本：建议使用pip 19.0或更高版本。
安装Python和pip
1、安装Python：
在Ubuntu系统中，Python 3.x版本已经预装，您可以通过以下命令检查Python版本：
python3 --version
如果版本低于3.5，可以通过以下命令安装Python 3.8：
sudo apt update sudo apt install python3.8 python3.8-dev
2、安装pip：
在安装pip之前，确保已经安装了Python，以下命令将安装pip：
sudo apt install python3-pip
安装TensorFlow
1、安装CPU版本的TensorFlow：
在终端中运行以下命令：
pip3 install tensorflow
如果您需要安装GPU版本的TensorFlow，请继续执行以下步骤。
2、安装GPU版本的TensorFlow：
在安装GPU版本的TensorFlow之前，请确保您的系统已经安装了NVIDIA的CUDA和cuDNN库。
（1）安装CUDA：
访问NVIDIA官网，下载CUDA Toolkit，选择与您的系统兼容的版本，例如CUDA 10.1，下载完成后，运行以下命令安装：
sudo dpkg -i cuda-repo-<version>_<arch>.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda
（2）安装cuDNN：
访问NVIDIA官网，下载与CUDA版本兼容的cuDNN库，下载完成后，解压文件，并将include和lib目录下的文件分别复制到CUDA的include和lib目录下。
sudo cp -r /path/to/cudnn_version/include/* /usr/include/ sudo cp -r /path/to/cudnn_version/lib/* /usr/lib/
（3）安装GPU版本的TensorFlow：
在终端中运行以下命令：
pip3 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 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
如果输出一个数字，则表示TensorFlow安装成功。
在Ubuntu系统上安装TensorFlow并不复杂，只需按照上述步骤操作即可，安装完成后，您就可以开始使用TensorFlow进行机器学习和深度学习项目了。
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本文标签属性：
Ubuntu TensorFlow 安装：ubuntu18.04安装tensorflow
