如何在CentOS上安装和配置TensorFlow？-HCRM博客

TensorFlow 是一个用于构建机器学习的免费并且开源的平台，它由 Google 开发，它被一系列组织包括 Twitter，PayPal，Intel，联想和 AIrbus 使用。

一、在 CentOS 上安装 TensorFlow

（图片来源网络，侵权删除）

TensorFlow 同时支持 Python 2 和 3，我们将会使用 Python 3，并且将 TensorFlow 安装在一个虚拟环境，这种方式下，你可以在一台简单的电脑上拥有不同的相互隔离的 Python 环境，并且可以针对每个项目安装一个指定版本的模块，而不用担心这个模块会影响你的其他项目。

1.1 安装 Python 3

CentOS 7 搭载 Python 2.7.5，它是 CentOS 基础系统中的一个关键部分，SCL 将会允许在默认的 python v2.7.5 旁边你安装 Python 3.X 系列的新版本，而系统工具例如 yum 仍然能够正常运行，想要启用这个软件源，安装 SCL 发布文件：

sudo yum install centosreleasescl

一旦完成，使用下面的命令安装 Python 3.6:

sudo yum install rhpython36

我们现在准备好为我们的 TensorFlow 项目创建一个虚拟环境了。

1.2 创建一个虚拟环境

（图片来源网络，侵权删除）

从 Python 3.6 开始，推荐用来创建一个虚拟环境的方式就是使用 venv 模块，想要访问 Python 3.6，你需要使用 scl 工具启动一个新的 shell 实例：

scl enable rhpython36 bash

导航到你想要存储 TensorFlow 项目的目录，它可以是你的主目录，或者任何其他用户拥有读写权限的目录，为 TensorFlow 项目创建一个新的目录，cd 进去：

mkdir tensorflow_project
cd tensorflow_project

在这个目录下，运行下面的命令创建虚拟环境：

python3 m venv venv

上面的命令创建了一个文件夹，名字为 venv，它包含了 Python 二进制的拷贝，Pip package manager,标准的 Python 库和其他支持文件，你可以为虚拟环境使用任何你想要的名字。

想要使用这个虚拟环境，你需要激活它，并且运行 activate 脚本：

source venv/bin/activate

一旦激活，虚拟环境的 bin 目录将会被添加到$PATH 环境变量的前面，你的 shell 提示符将会改变，并且它将会显示你当前使用的虚拟环境的名字，名字是 venv。

（图片来源网络，侵权删除）

升级 pip 到最新版本，避免在安装软件包时出现问题：

pip install upgrade pip

1.3 安装 TensorFlow

现在虚拟环境被激活了，是时候安装 TensorFlow 库文件了，想要这么做，输入下面的命令：

pip install upgrade tensorflow

如果你拥有独立的 NVIDIA GPU 并且想发挥它的处理能力，使用tensorflowgpu替换tensorflow，它拥有 GPU 支持，在虚拟环境内，你可以使用pip替换pip3，python替换python3。

想要验证安装，使用下面的命令将会打印出 TensorFlow 版本：

python c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'

在写这篇文章的时候，TensorFlow 最新稳定版本是 2.1.0，你的 TensorFlow 版本可能与这里展示的不同，如果你是 TensorFlow 新手，浏览 TensorFlow 入门页面并且学习构建你的第一个机器学习应用，你也可以从 Github 上克隆 TensorFlow Models 或者 TensorFlowExamples，并且探索和测试 TensorFlow 实例。

一旦你做好了这些，解除环境，通过输入 deactivate，并且你将返回你的正常 shell。