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本文深入介绍了在Linux操作系统上配置TensorFlow的详细步骤，涵盖了从入门到精通的各个环节。重点讲解了如何在CentOS系统中安装和配置TensorFlow，为读者提供了清晰的指导。

本文目录导读：

系统环境准备
安装 TensorFlow
配置 TensorFlow
TensorFlow 使用示例

TensorFlow 是一个由 Google 开发并开源的强大机器学习框架，它支持多种深度学习算法的实现，在 Linux 系统上配置 TensorFlow，可以充分利用其强大的计算能力，本文将详细介绍如何在 Linux 系统上安装和配置 TensorFlow，帮助读者从入门到精通。

系统环境准备

1、操作系统：建议使用 Ubuntu 16.04 或更高版本，其他发行版也可以，但可能需要额外的依赖包。

2、Python 版本：TensorFlow 支持 Python 2.7、3.5、3.6、3.7 和 3.8 版本，建议使用 Python 3.6 或 3.7。

3、pip 版本：确保安装了 pip，pip 是 Python 的包管理工具，用于安装和管理 Python 包。

安装 TensorFlow

1、安装 Python 和 pip

更新系统软件包列表：

sudo apt-get update

安装 Python 和 pip：

sudo apt-get install python3 python3-pip

2、安装 TensorFlow

在安装 TensorFlow 之前，确保已经安装了 pip，使用 pip 安装 TensorFlow：

pip3 install tensorflow

如果需要安装 GPU 版本的 TensorFlow，可以使用以下命令：

pip3 install tensorflow-gpu

3、验证 TensorFlow 安装

安装完成后，可以运行以下 Python 代码来验证 TensorFlow 是否安装成功：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

TensorFlow 安装成功，上述代码会输出 TensorFlow 的版本号。

配置 TensorFlow

1、配置 Python 环境

为了方便管理 TensorFlow 和其他 Python 包，建议使用虚拟环境，安装 virtualenv：

pip3 install virtualenv

创建一个新的虚拟环境：

virtualenv --python=/usr/bin/python3.6 tf_env

激活虚拟环境：

source tf_env/bin/activate

2、安装 TensorFlow 相关依赖

在虚拟环境中，安装 TensorFlow 相关的依赖包：

pip install tensorflow
pip install tensorflow-gpu

3、配置 CUDA 和 cuDNN

如果使用 GPU 版本的 TensorFlow，需要安装 CUDA 和 cuDNN，以下是安装 CUDA 和 cuDNN 的步骤：

（1）下载并安装 CUDA Toolkit：

访问 NVIDIA 官网，下载适用于 Linux 的 CUDA Toolkit，根据 TensorFlow 的版本，选择相应的 CUDA Toolkit 版本，下载完成后，解压并安装：

tar -zxvf cuda_XX.XX.XX_linux.run
sudo ./cuda_XX.XX.XX_linux.run

（2）下载并安装 cuDNN：

访问 NVIDIA 官网，下载与 CUDA Toolkit 版本对应的 cuDNN，下载完成后，解压并复制到 CUDA Toolkit 目录：

tar -zxvf cudnn_version.tgz
sudo cp -r cudnn_version/* /usr/include
sudo cp -r cudnn_version/* /usr/lib/x86_64-linux-gnu

4、配置环境变量

编辑~/.bashrc 文件，添加以下内容：

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

运行以下命令使环境变量生效：

source ~/.bashrc

TensorFlow 使用示例

以下是一个简单的 TensorFlow 使用示例：

import tensorflow as tf
创建一个常量
a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
创建一个变量
b = tf.Variable([[1, 2], [3, 4]])
创建一个会话
sess = tf.Session()
初始化变量
sess.run(b.initializer)
打印常量和变量的值
print(sess.run(a))
print(sess.run(b))
关闭会话
sess.close()

本文详细介绍了在 Linux 系统上安装和配置 TensorFlow 的步骤，通过掌握这些步骤，读者可以充分利用 TensorFlow 的强大功能，进行深度学习研究和应用开发。

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