Ubuntu16环境下Python3与TensorFlow安装教程

"基于Ubuntu16.04 Python3 TensorFlow的环境搭建教程" 在这个教程中，我们将详细介绍如何在Ubuntu 16.04操作系统上搭建Python3和TensorFlow的开发环境。TensorFlow是由谷歌开发的一个开源机器学习框架，广泛应用于深度学习、人工智能等领域。通过这个教程，你可以了解到从安装虚拟机到配置TensorFlow的全过程。 首先，我们需要在Windows系统上安装虚拟机软件VMware Workstation。VMware Workstation允许你在一台物理计算机上运行多个独立的操作系统实例，这样可以在不同的环境中测试和开发软件。你可以通过提供的链接下载并按照官方指南安装。 接下来，我们需要在虚拟机中安装Ubuntu 16.04。Ubuntu是一款基于Debian的Linux发行版，适合开发者和初学者使用。访问Ubuntu官方网站，下载适合的ISO镜像文件，然后在VMware中创建一个新的虚拟机并安装该系统。 安装完成后，确保你的Ubuntu系统已经连接到互联网，然后我们开始安装Python3。在Ubuntu 16.04中，Python 2.7是预装的，但我们需要安装Python 3。打开终端（快捷方式是桌面右键点击并选择“Open Terminal”），输入`python3`检查是否已经安装。如果没有，可以使用以下命令进行安装： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install python3 ``` 安装Python3后，我们需要安装pip和virtualenv，这两个工具将帮助我们管理和隔离Python环境。pip用于安装Python包，virtualenv则可以创建独立的Python环境，避免不同项目间的依赖冲突。执行以下命令安装： ```bash sudo apt-get install python3-pip python3-dev python3-virtualenv ``` 安装完成后，我们创建一个虚拟环境来安装TensorFlow。虚拟环境可以避免全局Python环境的干扰。使用以下命令创建新的虚拟环境，这里以`tensorflow-env`为例： ```bash virtualenv --system-site-packages tensorflow-env ``` 激活创建的虚拟环境，使用以下命令： ```bash source tensorflow-env/bin/activate ``` 现在我们在虚拟环境中，可以安全地安装TensorFlow了。TensorFlow有两个版本，CPU版和GPU版。对于初学者，我们通常推荐使用CPU版本，因为GPU版本需要特定的硬件支持并且配置过程更复杂。安装CPU版本的TensorFlow，运行以下命令： ```bash pip3 install tensorflow ``` 等待安装完成，你就可以在Python中导入TensorFlow库并开始编写代码了。例如： ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 如果你遇到任何问题，记得善用搜索引擎，比如Google，解决过程中遇到的任何疑问。通过这个教程，你应该已经成功地在Ubuntu 16.04上搭建了Python3和TensorFlow的开发环境，可以开始探索和实践机器学习项目了。