linux环境下tensorflow安装

在Linux环境下，可以通过两种方式安装TensorFlow：通过pip安装预编译的whl文件或者从源码安装。如果选择通过pip安装预编译的whl文件，需要根据Python版本和CPU/GPU版本选择对应的whl文件进行安装，具体命令如下：
1. Python 2.7 // CPU版本：pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
GPU版本：pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
2. Python 3.6 // CPU版本：pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
GPU版本：pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

如果选择从源码安装，需要先安装JDK8，然后按照TensorFlow官方文档提供的步骤进行安装。

相关问题

linux下的tensorflow安装

### 如何在Linux系统上安装TensorFlow

#### 使用pip工具安装TensorFlow

对于大多数用户而言，在Linux环境中安装TensorFlow最简便的方式之一就是利用`pip`工具来完成。在此之前，需确认已正确配置好Python环境以及必要的依赖库[^1]。

为了加速下载过程并提高成功率，可以选择国内镜像源进行安装操作：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow

此命令会自动获取适用于当前系统的最新稳定版TensorFlow二进制文件并完成部署工作[^3]。

#### 利用Anaconda管理环境与安装TensorFlow

另一种推荐的方法是借助于Anaconda这一科学计算平台来进行TensorFlow的安装。这种方式的优势在于能够轻松创建独立的工作空间——即所谓的“虚拟环境”，从而有效避免不同项目间可能存在的冲突问题[^4]。

首先，按照官方指南下载适合Linux架构的Miniconda或Anaconda安装脚本，并执行相应命令启动图形化向导程序:

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

待上述步骤完成后，则可通过以下指令建立专门用于运行TensorFlow的应用场景，并激活该环境：

conda create --name tf_env python=3.9
conda activate tf_env

最后一步是在新开启的隔离区域内调用`conda`指令实现TensorFlow及相关组件的一键式集成：

conda install tensorflow

以上两种途径均能顺利实现在Linux平台上搭建起支持机器学习任务开发的基础环境目标[^5]。

linux下安装tensorflow

在Linux下安装TensorFlow，可以按照以下步骤进行：

1. 安装Python环境：TensorFlow需要Python 3.5或3.6版本。如果你的系统中没有安装Python，可以使用以下命令安装：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install python3

2. 安装pip：pip是Python的包管理工具，可以用来安装TensorFlow。如果你的系统中没有安装pip，可以使用以下命令安装：

   sudo apt-get install python3-pip

3. 安装TensorFlow：使用pip安装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.reduce_sum(tf.random.normal([100, 100])))"

如果输出了一些数字，说明TensorFlow已经安装成功了。

以上就是在Linux下安装TensorFlow的步骤。