Ubuntu 16环境下Python 3 TensorFlow环境搭建教程

本文档主要介绍了如何在Windows环境下，利用虚拟机VMware Workstation安装Ubuntu 16.04操作系统，并在此基础上进行Python 3和TensorFlow的环境搭建。作者强调了科技对个人智力扩展的重要性，以及通过实际项目（如开发儿童助学智能助手）来引导学习。 首先，安装步骤从在Windows上设置VMware Workstation并下载Ubuntu ISO镜像开始，鼓励读者运用搜索引擎解决可能遇到的问题。官方Ubuntu网站地址提供了一个起点：<https://www.ubuntu.com/index_kylin>。 进入Ubuntu系统后，用户需要安装Python 3，因为默认的Python版本是2.7。在终端中，通过`sudo apt-get install python3`命令安装Python 3.5，确保已经预装过。然后，为了管理和隔离不同项目所需的Python环境，文章提到安装pip、python-dev和virtualenv，分别用到以下命令： ``` sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv sudo apt-get install python3-pip python3-dev python3-virtualenv ``` 接着，创建一个名为`~/tensorflow`的virtualenv环境，以`virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow`的命令实现。这个环境有助于管理和隔离Python依赖，提高代码组织效率。 关于TensorFlow的安装，作者建议对于新手，优先安装CPU版本，因为GPU版本需要特定的硬件支持和额外配置，这可能会对初学者造成困扰。安装命令未在文中直接给出，但读者可以根据需求选择pip安装： ```bash pip install tensorflow ``` 总结来说，本文提供了在Ubuntu 16.04上构建Python 3和TensorFlow开发环境的详细指南，适合那些希望通过实践项目学习深度学习和人工智能技术的开发者或教育者。通过这个过程，读者不仅可以掌握基本的Linux操作和Python开发工具，还能了解如何利用TensorFlow进行机器学习应用的开发。