如何在 CentOS 7 上安装 Tensorflow

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， Lenovo， 和 Airbus 使用。

这篇指南将会带你一起看看如何在 CentOS 7 上安装 TensorFlow。

TensorFlow 可以在系统范围内被安装，在一个 Python 虚拟环境，作为一个 Docker 容器，或者和 Anaconda 一起。

一、在 CentOS 上安装 TensorFlow

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

我们将会从软件集合软件源（SCL）中安装 Python 3.6。

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 centos-release-scl

一旦完成，使用下面的命令安装 Python 3.6:

sudo yum install rh-python36

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

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 rh-python36 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，并且 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。在这里，名字是venv。

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`tensorflow-gpu`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 1.13.1

1.13.1

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 TensorFlow-Examples，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。

deactivate

二、总结

在这篇指南中，我们向你展示如何在 CentOS 7 上安装 TensorFlow。