Ubuntu16.04安装TensorFlow CPU版教程:虚拟环境与Bazel编译
需积分: 0 171 浏览量
更新于2024-08-05
收藏 880KB PDF 举报
"这篇教程详细介绍了在Ubuntu 16.04系统上安装TensorFlow的CPU和GPU版本的步骤,包括Python虚拟环境的配置、GCC的确认、TensorFlow的下载和构建whl文件,以及使用pip进行安装。教程强调了GPU版本安装需要NVIDIA显卡和CUDA支持,同时提供了Python的两种安装方法以及虚拟环境的创建和激活。"
在安装TensorFlow之前,首先需要确认系统中已安装了GCC,并推荐使用GCC 4。GCC是GNU Compiler Collection的缩写,是用于编译C、C++等语言的工具链。对于TensorFlow的安装,GCC是必不可少的组件,因为它将帮助编译和构建TensorFlow的源代码。
接下来,安装Python是必不可少的步骤,因为TensorFlow是基于Python的库。教程中提到了两种安装Python的方法:一是使用apt-get(适用于Ubuntu系统);二是使用brew(适用于Mac OS)。安装Python后,还需要安装Python的包管理器pip和开发库,以便后续的虚拟环境创建和软件包安装。
创建Python虚拟环境是为了隔离不同项目之间的依赖关系,避免版本冲突。使用`virtualenv`命令可以创建一个包含Python解释器、pip和其他必要工具的独立环境。激活虚拟环境后,确保pip版本大于等于8.1,因为较低版本可能不支持某些TensorFlow的安装需求。
对于CPU版本的TensorFlow,有两种安装方式。第一种是直接通过pip安装,这是最简单快捷的方法,只需在激活的虚拟环境中运行`pip install tensorflow`。然而,这种方法可能无法充分利用CPU的所有性能。另一种方法是编译安装,这需要使用Bazel构建工具,虽然过程复杂些,但可以定制化编译参数以优化性能。
对于GPU版本的TensorFlow,除了上述步骤外,还需要确保机器上安装了NVIDIA显卡并支持CUDA。CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台,允许开发者利用GPU加速计算密集型任务。此外,还需要安装CuDNN(CUDA Deep Neural Network),它是CUDA的一个库,专门为深度学习设计,能进一步提升GPU的运算速度。
在安装完成后,通过运行简单的Python代码来验证TensorFlow是否正确安装。例如,导入TensorFlow库,创建一个常量并运行会话,如果输出“b'Hello, TensorFlow!'”,则表明安装成功。
本教程详尽地指导了如何在Ubuntu 16.04上安装TensorFlow,包括CPU和GPU版本,涵盖了从环境准备到安装验证的全过程。无论是新手还是经验丰富的开发者,都能从中受益,顺利搭建起TensorFlow的开发环境。
727 浏览量
8056 浏览量
2669 浏览量
168 浏览量
133 浏览量
727 浏览量
359 浏览量
726 浏览量

柏傅美
- 粉丝: 32
最新资源
- DES加密解密工具:安卓平台上轻松实现数据保护
- toqito:量子信息理论研究的Python工具包
- 最新FFmpeg工具包:视频处理与播放的终极解决方案
- 「hello-world2」新测试分支的功能验证
- 提高CRFID传输速率的EPC协议创新方法研究
- 实现ViewPager无限循环的两种简便方式
- 下载Atom编辑器官方Windows汉化版,轻松编写CSS/HTML/JavaScript代码
- 新手友好:Notepad++成为C++学习首选工具
- C#初学者如何用窗体代码计算圆周率
- 基于.NET Core的CRUD模板快速开发解决方案
- JunkratCouncil官方网站,专注CSS设计的展示平台
- 高效实现导航小姐姐说话动作的3D模型动画教程
- 打造个性化牛津电子词典:完整A-Z分类的TXT词库
- XshellXftpPortable:免安装版提供一体化管理体验
- 易语言实现获取文件目录大小的脚本教程
- 开源正常运行时间监控器与状态页面:B Bentley Herron的实现