TensorFlow是Google构建的机器学习自由开源平台。许多组织都使用它,包括Twitter,PayPal,英特尔,联想和空中客车。

TensorFlow可以作为Python Docker容器或Anaconda安装在Python虚拟环境中的。

本教程介绍如何在Debian 11安装TensorFlow在Python虚拟环境。虚拟环境使您可以在一台计算机上拥有多个不同的独立的Python环境。

并可以在每个项目安装独立的模块版本,而不必担心会影响您的其他项目。Debian 11默认已安装Python 3.9。

可以运行python3 -V命令验证Python 3安装在Debian 11。命令将会打印python版本号。

创建虚拟环境

创建虚拟环境的推荐方法是使用venv模块,venv模块包含在python3-venv包。

可以运行命令sudo apt install python3-venv python3-dev要安装python3-venv模块。

python3-venv模块完成安装,就可以为TensorFlow项目创建虚拟环境。首先创建一个空目录运行mkdir命令,然后切换到该目录运行cd命令。

它可以是您的家目录,也可以是当前用户具有读写权限的任何目录。我们将此目录创建虚拟环境。

在目录中,运行命令python3 -m venv venv创建虚拟环境,第二个venv是虚拟环境的名称。可以为虚拟环境使用任何名称。

命令还将创建一个名为venv的目录,vemv目录包含Python二进制文件的副本,Pip包管理器,标准Python库以及其他支持文件。

要使用虚拟环境,请运行命令source venv/bin/activate命令将其激活,一旦激活,虚拟环境的bin目录将被添加到系统的PATH环境变量

此外,Shell的提示符将更改,并显示您当前所在的虚拟环境的名称。在此示例中虚拟环境的名称是venv。

python3 -V
sudo apt install python3-venv python3-dev
mkdir my_tensorflow
cd my_tensorflow
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

安装TensorFlow

TensorFlow安装需要pip 19版或更高版本。 如果你pip未到指定要求,请运行命令pip install --upgrade pippip升级pip版本。

现在虚拟环境已准备好,可以运行命令pip install --upgrade tensorflow安装TensorFlow。

如果您拥有的NVIDIA GPU显卡,并希望利用其处理能力,请安装tensorflow-gpu模块,其中包括GPU支持。

在虚拟环境中,你可以使用pip命令代替pip3python代替python3。至此您已成功安装TensorFlow。

要验证安装,请运行python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.version)'命令,命令将打印TensorFlow版本。

在撰写本文时,TensorFlow的最新稳定版本是2.10.0。您的TensorFlow版本可能与此处显示的版本不同。

pip install --upgrade pip
pip install --upgrade tensorflow tensorflow-gpu
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'

如果您不熟悉TensorFlow。请访问 TensorFlow入门页面,并了解如何构建您的第一个ML应用。

您还可以从Github克隆 TensorFlow模型TensorFlow-Examples存储库,并浏览和测试TensorFlow示例。

完成工作后,请键入deactivate以停用虚拟环境,然后您将返回到常规Shell。

deactivate

结论

我们已向您展示如何在Debian 11安装TensorFlow在Python虚拟环境。如果您遇到问题或有反馈,请在下面发表评论。