TensorFlow是谷歌打造的一个开源机器学习平台。它可以在不同设备上的 CPU 或 GPU 上运行，并被许多组织使用，包括 Twitter、PayPal、英特尔、联想和空客。
TensorFlow 可以安装在系统范围内、Python 虚拟环境中、作为 Docker 容器或使用Anaconda
.
本教程介绍如何在 CentOS 8 上安装 TensorFlow。
TensorFlow 支持 Python 2 和 3。我们将使用 Python 3 并在虚拟环境中安装 TensorFlow。虚拟环境允许您在一台计算机上拥有多个不同的隔离Python环境，并为每个项目安装特定版本的模块，而不必担心它会影响您的其他项目。
在 CentOS 上安装 TensorFlow#
与其他 Linux 发行版不同，CentOS 8 上默认不安装 Python。在 CentOS 8 上安装 Python 3在终端中以 root 或 sudo 用户身份运行以下命令：
sudo dnf install python3
上面的命令将安装 Python 3.6 和pip。要运行 Python 3，您需要输入python3显式地运行 pip 类型pip3.
从Python 3.6开始，创建虚拟环境的推荐方式是使用venv module.
导航至目录您想要存储 TensorFlow 项目的位置。它可以是您的主目录或用户具有读写权限的任何其他目录。
创建一个新目录对于 TensorFlow 项目并切换到其中：
mkdir tensorflow_project cd tensorflow_project
在该目录中，运行以下命令来创建虚拟环境：
python3 -m venv venv
上面的命令创建一个名为的目录venv，包含 Python 二进制文件的副本、pip 标准 Python 库以及其他支持文件。您可以为虚拟环境使用任何您想要的名称。
要开始使用虚拟环境，请输入以下命令激活它：
source venv/bin/activate
激活后，虚拟环境的bin目录将被添加到$PATH variable。此外，您的 shell 的提示符也会发生变化，并且会显示您当前正在使用的虚拟环境的名称。在这种情况下，即venv.
TensorFlow 安装需要pip版本 19 或更高版本。运行以下命令进行升级pip到最新版本：
pip install --upgrade pip
现在虚拟环境已创建并激活，请使用以下命令安装 TensorFlow 库：
pip install --upgrade tensorflow
如果您有专用的 NVIDIA GPU 并且想要利用其处理能力，而不是tensorflow，安装tensorflow-gpu包，其中包括 GPU 支持。
在虚拟环境中，可以使用命令pip代替pip3 and python代替python3.
要验证安装，请运行以下命令，该命令将打印 TensorFlow 版本：
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
在撰写本文时，TensorFlow 的最新稳定版本是 2.1.0：
2.1.0
您的 TensorFlow 版本可能与此处显示的版本不同。
如果您是 TensorFlow 新手，请访问开始使用 TensorFlow页面并了解如何构建您的第一个 ML 应用程序。您还可以克隆TensorFlow 模型
or TensorFlow-示例来自 Github 的存储库并探索和测试 TensorFlow 示例。
完成工作后，通过键入来停用环境deactivate，然后您将返回到正常的 shell。
deactivate
就是这样！您已成功安装 TensorFlow，可以开始使用它了。
结论#
我们向您展示了如何在 CentOS 8 上的虚拟环境中安装 TensorFlow。
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