ubuntu安装tensorflow-cpu

您可以通过以下步骤在Ubuntu上安装TensorFlow CPU版本：

1. 安装pip

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

2. 创建虚拟环境（可选）

sudo apt-get install python3-venv
python3 -m venv my_env
source my_env/bin/activate

3. 安装TensorFlow

pip3 install tensorflow-cpu

4. 验证安装

python3
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)

如果输出TensorFlow版本号，则表示安装成功。

注意：TensorFlow CPU版本不支持GPU加速，如果您的机器有GPU，建议安装TensorFlow GPU版本以获得更好的性能。

相关问题

tensorflow-cpu如何在ubuntu交叉编译

在Ubuntu上交叉编译tensorflow-cpu需要进行以下步骤：

1. 安装交叉编译工具链

首先需要安装交叉编译工具链，例如arm-linux-gnueabihf或aarch64-linux-gnu。可以使用以下命令安装：

sudo apt-get install gcc-arm-linux-gnueabihf

2. 下载tensorflow源代码

从tensorflow官方网站下载源代码：https://github.com/tensorflow/tensorflow

3. 配置交叉编译选项

进入tensorflow源代码目录，执行以下命令：

./configure

在交互式配置过程中，需要选择交叉编译选项，例如：

Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: 
Do you wish to build TensorFlow with OpenCL SYCL support? [y/N]: 
No OpenCL SYCL support will be enabled for TensorFlow.
Do you wish to build TensorFlow with ROCm support? [y/N]: 
No ROCm support will be enabled for TensorFlow.
Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N]: 
No CUDA support will be enabled for TensorFlow.
Do you wish to build TensorFlow with TensorRT support? [y/N]: 
No TensorRT support will be enabled for TensorFlow.
Found possible Python library paths:
  /usr/lib/python3/dist-packages
  /usr/local/lib/python3.6/dist-packages
Please input the desired Python library path to use.  Default is [/usr/lib/python3/dist-packages]
Do you wish to build TensorFlow with MPI support? [y/N]: 
No MPI support will be enabled for TensorFlow.

在选择Python路径时，需要选择交叉编译工具链中的Python，例如：

Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: /usr/bin/arm-linux-gnueabihf-python3.7

在选择CUDA、TensorRT等支持时，需要根据实际情况进行选择。

4. 执行交叉编译命令

执行以下命令进行交叉编译：

bazel build --config=monolithic --config=linux_armhf //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

其中，--config=linux_armhf指定编译为armhf架构，//tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package指定编译pip安装包。

5. 打包pip安装包

执行以下命令打包pip安装包：

bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg

其中，/tmp/tensorflow_pkg指定打包输出路径。

6. 安装tensorflow

将打包好的pip安装包拷贝到目标设备上，执行以下命令安装tensorflow：

pip install tensorflow-xxx.whl

其中，xxx为版本号。

如何只安装tensorflow-gpu，而不安装tensorflow

安装仅包含 GPU 支持的 TensorFlow 版本（如 TensorFlow-GPU），通常是在你需要GPU加速计算时，为了节省磁盘空间或减少对 CPU 资源的依赖。这通常在特定环境下进行，例如在深度学习开发中。以下是安装 TensorFlow-GPU 的一般步骤：

1. **确认硬件支持**：首先，确认你的计算机拥有并安装了 NVIDIA 显卡，并且驱动程序已更新到最新版本。

2. **选择适当的分发版**：
- 对于 Ubuntu/Debian 系统，你可以使用 `apt-get`：

     sudo apt-get update
     sudo apt-get install python3-tensorflow-gpu

- 对于 CentOS/RHEL 系统，可能需要使用 DNF：

     sudo dnf install tensorflow-gpu

- 对于 Python 的 pip，推荐使用 TensorFlow 官方提供的 wheel 包：

     pip install tensorflow-gpu

注意：如果你的机器是 Windows 并且使用 Conda，应该安装 `tensorflow-gpu` 分区。

3. **检查安装**：
安装完成后，可以导入 TensorFlow 检查 GPU 是否可用：

   import tensorflow as tf
   print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

4. **注意兼容性和版本**：
确保你安装的 TensorFlow 和 GPU 驱动版本相匹配，有时候不同版本之间可能存在不兼容的问题。