如何在CentOS 8上安装TensorFlow
TensorFlow是Google构建的开放源代码的机器学习平台。它可以在不同设备上的CPU或GPU上运行，并且被许多组织使用，包括Twitter，PayPal，Intel，Lenovo和Airbus。
TensorFlow可以在系统范围内，Python虚拟环境中，作为Docker容器或与Anaconda一起安装。
本教程说明了如何在CentOS 8上安装TensorFlow。
TensorFlow同时支持Python 2和3。我们将使用Python 3并在虚拟环境中安装TensorFlow。虚拟环境使您可以在一台计算机上拥有多个不同的隔离Python环境，并在每个项目的基础上安装模块的特定版本，而不必担心这会影响其他项目。
在CentOS上安装TensorFlow
与其他Linux发行版不同，CentOS 8上默认未安装Python。要在CentOS 8上安装Python 3，请以root或sudo用户身份在终端中运行以下命令：
[linuxmi@localhost ~/www.linuxmi.com]$sudo dnf install python3
上面的命令将安装Python 3.6和pip
从Python 3.6开始，创建虚拟环境的推荐方法是使用venv模块。
导航至您想要存储TensorFlow项目的目录。它可以是您的主目录，也可以是用户具有读写权限的任何其他目录。
为TensorFlow项目创建一个新目录并切换到该目录：
[linuxmi@localhost ~/www.linuxmi.com]$mkdir tensorflow_linuxmi
[linuxmi@localhost ~/www.linuxmi.com]$cd tensorflow_linuxmi
在目录中，运行以下命令以创建虚拟环境：
[linuxmi@localhost ~/www.linuxmi.com]$python3 -m venv venv
上面的命令创建一个名为venv的目录，其中包含Python二进制文件的副本，pip标准Python库以及其他支持文件。您可以为虚拟环境使用任何名称。
要开始使用虚拟环境，请通过键入以下内容将其激活：
[linuxmi@localhost ~/www.linuxmi.com/tensorflow_linuxmi]$source venv/bin/activate
激活后，虚拟环境的bin目录将添加到$ PATH变量的开头。另外，您的Shell提示符将发生变化，并会显示您当前正在使用的虚拟环境的名称。在这种情况下，就是venv。
TensorFlow安装需要pip版本19或更高版本。运行以下命令以将pip升级到最新版本：
(venv) [linuxmi@localhost ~/www.linuxmi.com/tensorflow_linuxmi]$pip install –upgrade pip
现在已经创建并激活了虚拟环境，使用以下命令安装TensorFlow库：
(venv) [linuxmi@localhost ~/www.linuxmi.com/tensorflow_linuxmi]pip install –upgrade tensorflow
如果您拥有专用的NVIDIA GPU，并且想要利用其处理能力而不是tensorflow，请安装tensorflow-gpu软件包，其中包括GPU支持。
在虚拟环境中，您可以使用命令pip代替pip3，并使用python代替python3。
要验证安装，请运行以下命令，该命令将打印TensorFlow版本，在撰写本文时，TensorFlow的最新稳定版本是2.1.0：
(venv) [linuxmi@localhost ~/www.linuxmi.com/tensorflow_linuxmi]$python -c ‘import tensorflow as tf; print(tf.__version__)’
2020-02-25 06:21:40.440922: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library ‘libnvinfer.so.6’; dlerror: libnvinfer.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
2020-02-25 06:21:40.441056: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library ‘libnvinfer_plugin.so.6’; dlerror: libnvinfer_plugin.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
2020-02-25 06:21:40.441068: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:30] Cannot dlopen some TensorRT libraries. If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly.
2.1.0
(venv) [linuxmi@localhost ~/www.linuxmi.com/tensorflow_linuxmi]$
您的TensorFlow版本可能与此处显示的版本不同。
如果您不熟悉TensorFlow，请访问TensorFlow入门页面并了解如何构建第一个ML应用程序。您还可以从Github克隆TensorFlow模型或TensorFlow-Examples存储库，并探索和测试TensorFlow示例。
完成工作后，通过键入deactivate禁用环境，您将返回到常规shell。
(venv) [linuxmi@localhost ~/www.linuxmi.com/tensorflow_linuxmi]$deactivate
[linuxmi@localhost ~/www.linuxmi.com/tensorflow_linuxmi]$
就这样！您已经成功安装了TensorFlow，就可以开始使用它了。
总结
我们已经向您展示了如何在CentOS 8的虚拟环境中安装TensorFlow。
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