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本文提供了在Ubuntu系统下安装Tensorflow 2.0的详细步骤，包括环境准备、安装Python和相关依赖库，以及通过pip命令安装TensorFlow。指南简洁明了，旨在帮助用户顺利配置Ubuntu TensorFlow环境，以进行深度学习开发。

本文目录导读：

安装前的准备工作
安装TensorFlow
验证安装
TensorFlow常用库安装

随着人工智能技术的飞速发展，TensorFlow作为一款强大的开源机器学习框架，受到了越来越多开发者的青睐，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统上安装TensorFlow，帮助您顺利搭建TensorFlow开发环境。

安装前的准备工作

1、确保您的Ubuntu系统版本为16.04或更高版本，可以通过以下命令查看系统版本：

   lsb_release -a

2、安装Python环境，TensorFlow支持Python 3.5、3.6、3.7和3.8版本，可以使用以下命令安装Python：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install python3-pip

3、安装pip工具，用于安装Python库：

   sudo apt-get install python3-pip

安装TensorFlow

1、安装TensorFlow CPU版本

TensorFlow分为CPU版本和GPU版本，如果您不需要使用GPU加速，可以安装CPU版本，使用以下命令安装TensorFlow CPU版本：

   pip3 install tensorflow

2、安装TensorFlow GPU版本

如果您需要使用GPU加速，需要安装TensorFlow GPU版本，在安装之前，请确保您的系统已安装NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包。

- 安装NVIDIA显卡驱动：

访问NVIDIA官方网站，下载与您的显卡兼容的驱动程序，并按照官方教程进行安装。

- 安装CUDA工具包：

访问NVIDIA官方网站，下载CUDA工具包，并按照官方教程进行安装。

安装完成后，使用以下命令安装TensorFlow GPU版本：

   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([100, 100])))"

如果输出一个数字，说明TensorFlow已成功安装。

TensorFlow常用库安装

为了更好地使用TensorFlow，您可能还需要安装以下常用库：

1、NumPy：用于科学计算的基础库。

   pip3 install numpy

2、Matplotlib：用于绘制图表的库。

   pip3 install matplotlib

3、Pandas：用于数据分析的库。

   pip3 install pandas

4、Scikit-learn：用于机器学习的库。

   pip3 install scikit-learn

本文详细介绍了在Ubuntu系统上安装TensorFlow的方法，包括CPU版本和GPU版本的安装，希望对您搭建TensorFlow开发环境有所帮助。

以下为50个中文相关关键词：

Ubuntu, TensorFlow, 安装, 配置, Python, pip, CPU版本, GPU版本, NVIDIA, 显卡驱动, CUDA工具包, 验证, 库, NumPy, Matplotlib, Pandas, Scikit-learn, 人工智能, 机器学习, 开源框架, 科学计算, 数据分析, 机器学习库, 科学计算库, 数据可视化, 深度学习, 神经网络, 人工智能技术, 人工智能应用, 人工智能开发, 人工智能研究, 机器学习算法, 机器学习模型, 机器学习框架, 深度学习框架, 深度学习算法, 深度学习模型, 计算机视觉, 自然语言处理, 语音识别, 无人驾驶, 推荐系统, 智能医疗, 智能金融, 智能家居, 智能交通, 智能教育, 智能制造, 智能安防, 智能营销