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本文介绍了在Ubuntu操作系统下安装TensorFlow 1.14版本的具体步骤，详细阐述了安装过程中所需的环境配置、依赖关系解决以及安装命令，为用户提供了清晰的Ubuntu TensorFlow安装指南。
本文目录导读：
TensorFlow 是一个由 Google 开发并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 系统下安装 TensorFlow 可以让你更高效地进行机器学习相关的开发工作，下面将详细介绍如何在 Ubuntu 系统中安装 TensorFlow。
系统要求
在开始安装 TensorFlow 之前，请确保你的 Ubuntu 系统满足以下要求：
1、Ubuntu 16.04/18.04/20.04 LTS 版本。
2、PythOn 3.5-3.8 版本（推荐使用 Python 3.7）。
3、pip 19.0 或更高版本。
安装 Python 和 pip
1、安装 Python：
更新系统包列表：
sudo apt-get update
然后安装 Python 和 pip：
sudo apt-get install python3 python3-pip
2、检查 Python 版本：
python3 --version
确保 Python 版本在 3.5-3.8 之间。
3、检查 pip 版本：
pip3 --version
确保 pip 版本在 19.0 或更高。
安装 TensorFlow
1、安装 TensorFlow CPU 版本：
运行以下命令安装 TensorFlow CPU 版本：
pip3 install tensorflow==2.5.0
这里安装的是 TensorFlow 2.5.0 版本，你可以根据需要安装其他版本。
2、验证 TensorFlow 安装：
在 Python 中运行以下代码，如果输出类似于 "TensorFlow 2.5.0"，则表示 TensorFlow 安装成功：
import tensorflow as tf print(tf.__version__)
3、安装 TensorFlow GPU 版本（可选）：
如果你的计算机有 NVIDIA GPU，可以安装 TensorFlow GPU 版本以提高性能，确保已安装 CUDA Toolkit 和 cuDNN。
- 下载并安装 CUDA Toolkit：[CUDA Toolkit](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit)
- 下载并安装 cuDNN：[cuDNN](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)
运行以下命令安装 TensorFlow GPU 版本：
pip3 install tensorflow-gpu==2.5.0
常见问题及解决方法
1、安装 TensorFlow 时出现兼容性问题：
如果遇到 TensorFlow 与其他包的兼容性问题，可以尝试升级或降级相关包，使用以下命令升级 pip：
pip3 install --upgrade pip
2、TensorFlow 无法识别 GPU：
确保已正确安装 CUDA Toolkit 和 cuDNN，并在终端中运行以下命令查看 GPU 信息：
nvidia-smi
TensorFlow 仍然无法识别 GPU，可以尝试更新或重新安装 TensorFlow。
在 Ubuntu 系统下安装 TensorFlow 相对简单，只需按照上述步骤进行操作即可，安装成功后，你就可以开始使用 TensorFlow 进行深度学习相关的开发了，祝你学习愉快！
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本文标签属性：
Ubuntu TensorFlow 安装：ubuntu conda安装tensorflow
