Ubuntu16.04安装TensorFlow CPU版教程：虚拟环境与Bazel编译

"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。