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本文详细介绍了在Linux操作系统上配置TensorFlow的步骤，从基础入门到高级应用，全面解析了TensorFlow命令的使用方法，助力读者快速掌握TensorFlow在Linux环境下的安装与使用。
本文目录导读：
在人工智能和深度学习领域，TensorFlow是一个非常流行的开源框架，Linux作为服务器和开发环境的首选操作系统，为TensorFlow提供了强大的支持，本文将详细介绍如何在Linux系统上配置TensorFlow环境，帮助读者从入门到精通。
准备工作
1、系统要求
TensorFlow支持多种Linux发行版，如Ubuntu、Debian、CentOS等，建议使用Ubuntu 18.04或更高版本，因为这是TensorFlow官方推荐的环境。
2、Python版本
TensorFlow支持的Python版本为3.5、3.6、3.7和3.8，建议使用Python 3.6或3.7。
3、硬件要求
TensorFlow对硬件有一定的要求，建议使用具有NVIDIA GPU的计算机，以便更好地利用TensorFlow的GPU加速功能。
安装TensorFlow
1、安装Python
首先确保系统中已安装Python，可以使用以下命令检查Python版本：
```
python --version
```
如果没有安装Python，可以使用以下命令安装：
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3.6
```
2、安装pip
pip是Python的包管理工具，用于安装Python库，可以使用以下命令安装pip：
```
sudo apt-get install python3-pip
```
3、安装TensorFlow
使用pip安装TensorFlow，命令如下：
```
pip3 install tensorflow-gpu
```
如果需要安装CPU版本的TensorFlow，可以使用以下命令：
```
pip3 install tensorflow
```
4、验证安装
安装完成后，可以使用以下命令验证TensorFlow是否安装成功：
```
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
```
配置CUDA和cuDNN
1、下载CUDA Toolkit
访问NVIDIA官方网站，下载与TensorFlow兼容的CUDA Toolkit版本，以CUDA Toolkit 10.0为例，下载地址为：https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download
2、安装CUDA Toolkit
将下载的CUDA Toolkit文件解压到指定目录，如/usr/local/cuda-10.0。
3、配置环境变量
修改~/.bashrc文件，添加以下内容：
```
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
然后执行source ~/.bashrc使环境变量生效。
4、下载cuDNN
访问NVIDIA官方网站，下载与CUDA Toolkit版本兼容的cuDNN，以cuDNN 7.6.5为例，下载地址为：https://developer.nvidia.com/cudnn
5、安装cuDNN
将下载的cuDNN文件解压到/usr/include目录。
安装其他依赖库
1、安装NumPy、Matplotlib等库
使用pip安装NumPy、Matplotlib等常用库，命令如下：
```
pip3 install numpy matplotlib pillow
```
2、安装Jupyter Notebook
Jupyter Notebook是一款强大的在线代码编辑器，可以方便地进行数据分析和可视化，使用以下命令安装Jupyter Notebook：
```
pip3 install jupyter
```
开始使用TensorFlow
1、创建Python虚拟环境
为了避免与其他Python项目冲突，建议创建一个虚拟环境，使用以下命令创建虚拟环境：
```
python3 -m venv tensorflow_env
```
2、激活虚拟环境
使用以下命令激活虚拟环境：
```
source tensorflow_env/bin/activate
```
3、运行TensorFlow示例
在Jupyter Notebook中运行以下代码，查看TensorFlow版本信息：
```
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
```
至此，TensorFlow on Linux配置完成，您可以开始进行深度学习开发了。
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TensorFlow on Linux配置：tensorflow1.15教程
