這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)?lái)有關(guān)Ubuntu20.04中怎么安裝TensorFlow，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
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這里使用的是當(dāng)前日期最新版的 Ubuntu20.04 作為操作系統(tǒng)平臺(tái)。20.04默認(rèn)安裝了Python3.8版本，但是沒(méi)有安裝pip，所以可以使用apt先安裝pip：
$ sudo apt install python3-pip -y
查看pip的版本，如果不是最新版本順便將pip升級(jí)到最新版本：
$ pip3 -V $ pip3 install --upgrade pip
安裝pip的方式很多，例如可以把pip下載到本地使用Python命令安裝等。安裝TensorFlow2需要使用高于19.0的pip版本
安裝之前需要把pip更新到最新版：
$ pip3 install --upgrade pip
安裝 virtualenv 來(lái)幫助我們創(chuàng)建虛擬環(huán)境，這里使用的是國(guó)內(nèi)阿里云的鏡像源，下載速度會(huì)快很多：
$ pip3 install -U virtualenv -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
創(chuàng)建一個(gè)新的 Python 虛擬環(huán)境，創(chuàng)建一個(gè) ./venv 目錄來(lái)存放它：
$ virtualenv ./venv/
如果我們想把系統(tǒng)中已有的庫(kù)也加入到虛擬環(huán)境中，可以加上--system-site-packages。指定Python版本適用-p參數(shù)，如：-p python3
激活該虛擬環(huán)境：
$ source venv/bin/activate
使用 pip 安裝支持 GPU 的 TensorFlow 軟件包，可以選擇穩(wěn)定版或預(yù)覽版。安裝穩(wěn)定版的TensorFlow：
(venv) thanlon@thanlon:~$ pip install tensorflow -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
如果安裝只支持CPU版本：pip install tensorflow-cpu；同理安裝只支持GPU版本：pip install tensorflow-cpu。指定版本：pip install tensorflow-gpu==2.2.0
安裝預(yù)覽版使用下面的命令：
(venv) thanlon@thanlon:~$ pip install tf-nightly -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
安裝之前一定要 保證/tmp空閑足夠充足，大概需要3G~4G，當(dāng)然也可以通過(guò)命令臨時(shí)更改 /tmp 容量：
(venv) thanlon@thanlon:~$ sudo mount -t tmpfs -o size=4G /tmp(venv) thanlon@thanlon:~$ df -h /dev/sda10 4.0G 0 4.0G 0% /tmp
查看已安裝的所有包：
(venv) thanlon@thanlon:~$ pip list
測(cè)試不指定 CPU 和 GPU 版本的 TensorFlow 是否不區(qū)分 CPU 和 GPU，是否會(huì)支持GPU。測(cè)試發(fā)現(xiàn)確實(shí)支持GPU：
直接安裝的TensorFlow，并沒(méi)有指定GPU版本，卻得到GPU的支持。實(shí)際上新版本的TensorFlow不指定GPU版本同樣支持GPU。對(duì)于1.15及更早版本，CPU和GPU軟件包是分開的。pip install tensorflow==1.15是CPU版本，pip install tensorflow-gpu==1.15是GPU版本。
Anaconda是一個(gè)開源的Python發(fā)行版本，其中包含了很多流行的用于科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析的Python包?？梢詮墓倬W(wǎng)下載，官網(wǎng)地址：https://www.anaconda.com/products/individual
也可以到清華鏡像站下載，官網(wǎng)鏈接：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
我們這里直接從清華鏡像站復(fù)制了Anaconda最新版本的鏈接，使用 wget 或者 axel 先下載到本地：
$ axel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
執(zhí)行腳本安裝Anaconda，安裝過(guò)程中根據(jù)提示結(jié)合自己需要做例如選擇安裝路徑、是否安裝Visual Stadio Code的一些操作：
$ ./Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
Anaconda安裝成功之后接下來(lái)就可以安裝TensorFlow了，Anaconda默認(rèn)使用國(guó)外的鏡像源，在我們安裝TensorFlow之前先更換為國(guó)內(nèi)的鏡像源，如更換為 中科大鏡像源，第一個(gè)是最重要且主要的鏡像源地址，第二個(gè)添不添加都可以：
thanlon@thanlon:~$ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main thanlon@thanlon:~$ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
更新conda：
thanlon@thanlon:~$ conda update -n base -c defaults conda
conda比pip更加強(qiáng)大，可以安裝非Python庫(kù)。所以，非常推薦使用Anaconda安裝TensorFlow！
創(chuàng)建并進(jìn)入虛擬環(huán)境，離開虛擬環(huán)境使用 conda deactivate命令：
thanlon@thanlon:~$ conda create -n venv python=3.8 thanlon@thanlon:~$ conda activate venv(venv) thanlon@thanlon:~$ conda deactivate
安裝 TensorFlow GPU 最新版本，當(dāng)前最新版是 tensorflow-gpu-2.2.0，已知版本的情況下可以指定版本：
(venv) thanlon@thanlon:~$ conda install tensorflow-gpu
為了檢查安裝的 TensorFlow 是否是 GPU 版本，需要安裝 jupyter notebook 寫程序測(cè)試：
(venv) thanlon@thanlon:~$ conda install jupyter notebook(venv) thanlon@thanlon:~$ jupyter notebook
測(cè)試程序如下，說(shuō)明我們已經(jīng)成功安裝支持 GPU 的TensorFlow：
至此，Anaconda安裝TensorFlow已完成！
首先安裝Docker，Dockeer官方安裝文檔：https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/
安裝方式有三種，我這里選擇存儲(chǔ)庫(kù)安裝。卸載舊版本的Docker，如果之前安裝過(guò)：
$ sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc
設(shè)置Docker存儲(chǔ)庫(kù)：
$ sudo apt-get install \ apt-transport-https \ ca-certificates \curl \ gnupg-agent \ software-properties-common
添加Docker的官方GPG密鑰：
$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
設(shè)置穩(wěn)定的存儲(chǔ)：
$ sudo add-apt-repository \ "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \ $(lsb_release -cs) \ stable"
更新apt程序包索引，并安裝最新版本的Docker Engine和容器：
$ sudo apt-get update && sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
運(yùn)行hello-world 映像來(lái)驗(yàn)證是否正確安裝了Docker Engine：
$ sudo docker run -it hello-world
查看Docker是否啟動(dòng)：
$ systemctl status docker.service
至此Docker安裝成功，下面開始安裝TensorFlow。首先下載 TensorFlow Docker 鏡像，TensorFlow 提供了很多ensorFlow Docker 鏡像。官方 TensorFlow Docker 映像位于 tensorflow/tensorflowDocker Hub 代碼庫(kù)中：
References：https://tensorflow.google.cn/install/docker#gpu_support
更換下載源為國(guó)內(nèi)的鏡像源 Docker官方中國(guó)區(qū)：https://registry.docker-cn.com；阿里云：https://pee6w651.mirror.aliyuncs.com：
重慶分公司
重慶分公司
$ sudo vim /etc/docker/daemon.json
$ systemctl restart docker.service
$ cat /etc/docker/daemon.json{
"registry-mirrors": ["https://pee6w651.mirror.aliyuncs.com"]}這里就拉去一個(gè)支持 GPU 和 Jupyter 的版本：
$ docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter # latest release w/ GPU support and Jupyter
成功安裝：
thanlon@thanlon:~$ sudo docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE tensorflow/tensorflow latest-gpu-jupyter 8d78dd1e1b64 8 weeks ago 3.99GB
查看本地已有的容器：
thanlon@thanlon:~$ sudo docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE tensorflow/tensorflow latest-gpu-jupyter 8d78dd1e1b64 8 weeks ago 3.99GB tensorflow/tensorflow latest-gpu f5ba7a196d56 8 weeks ago 3.84GB
接下來(lái)運(yùn)行 TAG 是 latest-gpu 的容器，進(jìn)入容器后可以查看內(nèi)置的 Python 版本以及安裝好的 TensorFlow：
thanlon@thanlon:~$ sudo docker run -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu root@c4fceafad48c:/# python -VPython 3.6.9 root@c4fceafad48c:/# pip list... tensorflow-gpu 2.2.0...
可以另外開一個(gè)Terminal，查看正在運(yùn)行的鏡像：
thanlon@thanlon:~$ sudo docker psCONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 49b31ca53c49 tensorflow/tensorflow:latest-gpu "/bin/bash" 17 seconds ago Up 16 seconds gallant_shirley
運(yùn)行 TAG 是 latest-gpu-jupyter 的容器：
thanlon@thanlon:~$ sudo docker run -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter
瀏覽器訪問(wèn)下面的鏈接就可以使用 jupyter notebook：
上述就是小編為大家分享的Ubuntu20.04中怎么安裝TensorFlow了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
