深度学习入门：Ubuntu 24.04安装TensorFlow图文教程-趣云笔记

TensorFlow是Google为机器学习和深度学习任务开发的一款功能强大的开源库，大多情况下被研究人员、开发人员和数据科学家广泛用于构建和训练机器学习模型。

当然，如果使用的是Ubuntu系统并想要研究设置TensorFlow ，那么本文将指导你在Ubuntu系统上安装和使用TensorFlow大致步骤，适用于新手小白用户。

在安装TensorFlow之前，请确保Ubuntu系统满足以下几点要求：

在操作之前需要更新系统，最好更新软件包列表并升级已安装的软件包，命令如下：

sudo apt update
sudo apt upgrade

接下来，安装Python和pip，它是Python的包管理器，用于安装和管理Python包，命令如下：

sudo apt install python3
sudo apt install python3-pip

安装完成之后，可以在安装TensorFlow等软件包之前验证Python和pip是否已经安装：

python3 --version
pip3 --version

检查Python和PIP版本

创建虚拟环境虽然不是必须得，但小编建议这样做，因为它有助于将TensorFlow安装与其它Python项目隔离开来。

首先为TensorFlow项目创建一个新目录并导航到该目录：

mkdir tensorflow_project
cd tensorflow_project

创建虚拟环境并激活，命令如下：

python3 -m venv tensorflow_env
source tensorflow_env/bin/activate

这时终端将显示虚拟环境的名称，表明它处于活动状态：

创建Tensorflow项目目录

现在环境已经设置好，接下来可以使用Python包管理器pip安装最新稳定版本的TensorFlow及其依赖项：

pip install --upgrade pip
pip install tensorflow

在Ubuntu中安装TensorFlow

安装完成后，最好通过进入Python shell来验证TensorFlow是否正确安装：

python3

导入TensorFlow并检查其版本，命令如下：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

如果TensorFlow安装正确，这将输出版本号并且不会出现任何错误：

2.18.0

另外，你还可以运行一个简单的测试来确保TensorFlow正常运行：

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
print(hello)

这时应该输出类似下面的内容：

tf.Tensor(b'Hello, TensorFlow!', shape=(), dtype=string)

如果你有兼容的NVIDIA GPU并希望使用它进行更快的计算，则可以安装支持GPU的TensorFlow，首先输入以下命令：

lspci | grep -i nvidia
sudo apt install nvidia-driver-535 -y
sudo reboot

接下来，安装支持GPU的TensorFlow：

pip install tensorflow-gpu

通过检查TensorFlow是否检测到你的GPU来验证安装：

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

通过以上设置步骤，现在已经在Ubuntu 24.04上成功安装TensorFlow，无论是用于正在开发简单的机器学习项目还是复杂的深度学习模型，TensorFlow都能为你提供入门所需的工具。

需要注意的是，可以使用虚拟环境来保持你的系统环境的有序性，如果需要更快的计算，请考虑GPU支持。

深度学习入门：Ubuntu 24.04安装TensorFlow图文教程