如果你还没有去过 机器学习简介TensorFlow是Google开源的， 机器学习（ML） 旨在简化机器学习模型开发的平台。 它是一个符号数学工具箱，可以执行多项任务，例如 B. 使用数据流和可微分编程进行深度神经网络训练和推理。
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了解 TensorFlow 的工具包、历史以及如何安装 TensorFlow
TensorFlow 拥有丰富、适应性强的工具、库和社区资源生态系统，使研究人员能够增强尖端机器学习，使开发人员能够快速构建和部署机器学习驱动的应用程序。 许多组织都在使用 TensorFlow，包括 TwitterPayPal、英特尔、联想和空中客车公司。
这 Google 大脑研究小组 那是 自 2011 年以来一直在开发 TensorFlow 被合并为 Google DeepMind团队 2023 年 4 月。TensorFlow 工具 Google 大脑创造了我们 神经网络 被公众使用。 了解如何在 AlmaLinux操作系统（OS） 用最少的步骤。
要求
- 操作系统及版本： 阿尔玛Linux操作系统8。
- 系统根访问 admin 用户权利与 sudo 命令
在AlmaLinux上安装TensorFlow
查看以下步骤以在 AlmaLinux 操作系统上推进 TensorFlow 的安装。
第1步：更新您的AlmaLinux系统
你需要先安装它 为公司提供的附加包 Linux (EPEL) 存储库 通过运行以下命令来获取所需的包和依赖项：
~]# sudo dnf install epel-release -y然后您可以通过运行以下命令来更新AlmaLinux系统：
~]# sudo dnf update -y第2步：安装Python 3
默认情况下，Python不包含在AlmaLinux基础存储库中。 因此，您需要运行以下命令在AlmaLinux系统上安装最新稳定版本的Python。 此命令将帮助您安装 Python 3.6.8 和 pip。 输入以下内容以使用 Python3： Python3要使用 pip，请输入 点3：
~]# sudo dnf install python3 -y这是输出：
[root@TensorFlow-AlmaLinux ~]# sudo dnf install python3 -y
Last metadata expiration check: 0:04:10 ago on Thu 15 Jun 2023 05:41:57 AM UTC.
Dependencies resolved.
=========================================================================================================================================================================
Package Architecture Version Repository Size
=========================================================================================================================================================================
Installing:
python36 x86_64 3.6.8-38.module_el8.5.0+2569+5c5719bc appstream 18 k
Installing dependencies:
python3-pip noarch 9.0.3-22.el8 appstream 19 k
python3-setuptools noarch 39.2.0-7.el8 baseos 162 k
Enabling module streams:
python36 3.6
Transaction Summary
=========================================================================================================================================================================
Install 3 Packages
Total download size: 199 k
Installed size: 466 k
Downloading Packages:
(1/3): python36-3.6.8-38.module_el8.5.0+2569+5c5719bc.x86_64.rpm 126 kB/s | 18 kB 00:00
(2/3): python3-setuptools-39.2.0-7.el8.noarch.rpm 550 kB/s | 162 kB 00:00
(3/3): python3-pip-9.0.3-22.el8.noarch.rpm 44 kB/s | 19 kB 00:00
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Total 145 kB/s | 199 kB 00:01
Running transaction check
Transaction check succeeded.
Running transaction test
Transaction test succeeded.
Running transaction
Preparing : 1/1
Installing : python3-setuptools-39.2.0-7.el8.noarch 1/3
Installing : python3-pip-9.0.3-22.el8.noarch 2/3
Installing : python36-3.6.8-38.module_el8.5.0+2569+5c5719bc.x86_64 3/3
Running scriptlet: python36-3.6.8-38.module_el8.5.0+2569+5c5719bc.x86_64 3/3
Verifying : python3-setuptools-39.2.0-7.el8.noarch 1/3
Verifying : python3-pip-9.0.3-22.el8.noarch 2/3
Verifying : python36-3.6.8-38.module_el8.5.0+2569+5c5719bc.x86_64 3/3
Installed:
python3-pip-9.0.3-22.el8.noarch python3-setuptools-39.2.0-7.el8.noarch python36-3.6.8-38.module_el8.5.0+2569+5c5719bc.x86_64
Complete!安装所有软件包后，您可以运行以下命令来检查Python版本：
~]# python3 -V这是输出：
[root@TensorFlow-AlmaLinux ~]# python3 -V
Python 3.6.8
[root@TensorFlow-AlmaLinux ~]# 第3步：创建TensorFlow虚拟环境
运行这些命令为您的 TensorFlow 项目创建一个目录，然后更改为您要保存 TensorFlow 项目的目录。 请更换那些 example 样本张量流 下面显示的项目名称符合您的要求：
~]# mkdir sample_tensorflow
~]# cd sample_tensorflow您可以使用… 维尼夫 目录下创建虚拟环境的模块 样本张量流。
~]# python3 -m venv sample_venv该命令将帮助您创建一个名为的新目录 样本_venv。 它仅包含必要的文件，例如 python 可执行文件、pip 可执行文件和一些附加库。 您可以根据需要为虚拟环境选择不同的名称。
您必须使用以下命令激活虚拟环境才能使用它：
~]# source venv/bin/activate您的提示中 Shell 现在显示虚拟环境的名称。 这是输出：
[root@TensorFlow-AlmaLinux ~]# mkdir sample_tensorflow
[root@TensorFlow-AlmaLinux ~]# cd sample_tensorflow
[root@TensorFlow-AlmaLinux sample_tensorflow]# python3 -m venv sample_venv
[root@TensorFlow-AlmaLinux sample_tensorflow]# source venv/bin/activate
(venv)
[root@TensorFlow-AlmaLinux sample_tensorflow]#步骤4：在AlmaLinux上安装TensorFlow
当您学习如何安装 TensorFlow 时，您应该意识到这是必需的 Pip 19.0 或更高版本用于安装。 要将 pip 更新到最新版本，请发出以下命令：
~]# pip install --upgrade pip这是输出：
(venv) [root@TensorFlow-AlmaLinux ~]# pip install --upgrade pip
Collecting pip
Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/a4/6d/6463d49a933f547439d6b5b98b46af8742cc03ae83543e4d7688c2420f8b/pip-21.3.1-py3-none-any.whl (1.7MB)
100% |████████████████████████████████| 1.7MB 521kB/s
Installing collected packages: pip
Found existing installation: pip 9.0.3
Uninstalling pip-9.0.3:
Successfully uninstalled pip-9.0.3
Successfully installed pip-21.3.1然后您可以通过运行以下命令来安装 TensorFlow 包：
~]# pip install --upgrade tensorflow这是输出：
(venv) [root@TensorFlow-AlmaLinux ~]# pip install --upgrade tensorflow
Collecting tensorflow
Downloading tensorflow-2.6.2-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl (458.3 MB)
|████████████████████████████████| 458.3 MB 13 kB/s
Collecting tensorflow-estimator<2.7,>=2.6.0
Downloading tensorflow_estimator-2.6.0-py2.py3-none-any.whl (462 kB)
|████████████████████████████████| 462 kB 99.5 MB/s
Collecting h5py~=3.1.0
Downloading h5py-3.1.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl (4.0 MB)
|████████████████████████████████| 4.0 MB 68.8 MB/s
Collecting wrapt~=1.12.1
Downloading wrapt-1.12.1.tar.gz (27 kB)
Preparing metadata (setup.py) ... done
—-
—-
Downloading oauthlib-3.2.2-py3-none-any.whl (151 kB)
|████████████████████████████████| 151 kB 92.2 MB/s
Using legacy 'setup.py install' for clang, since package 'wheel' is not installed.
Using legacy 'setup.py install' for termcolor, since package 'wheel' is not installed.
Using legacy 'setup.py install' for wrapt, since package 'wheel' is not installed.
Installing collected packages: urllib3, pyasn1, idna, charset-normalizer, certifi, zipp, typing-extensions, six, setuptools, rsa, requests, pyasn1-modules, oauthlib, cachetools, requests-oauthlib, importlib-metadata, google-auth, dataclasses, wheel, werkzeug, tensorboard-plugin-wit, tensorboard-data-server, protobuf, numpy, markdown, grpcio, google-auth-oauthlib, cached-property, absl-py, wrapt, termcolor, tensorflow-estimator, tensorboard, opt-einsum, keras-preprocessing, keras, h5py, google-pasta, gast, flatbuffers, clang, astunparse, tensorflow
Attempting uninstall: setuptools
Found existing installation: setuptools 39.2.0
Uninstalling setuptools-39.2.0:
Successfully uninstalled setuptools-39.2.0
Running setup.py install for wrapt ... done
Running setup.py install for termcolor ... done
Running setup.py install for clang ... done
Successfully installed absl-py-0.15.0 astunparse-1.6.3 cached-property-1.5.2 cachetools-4.2.4 certifi-2023.5.7 charset-normalizer-2.0.12 clang-5.0 dataclasses-0.8 flatbuffers-1.12 gast-0.4.0 google-auth-1.35.0 google-auth-oauthlib-0.4.6 google-pasta-0.2.0 grpcio-1.48.2 h5py-3.1.0 idna-3.4 importlib-metadata-4.8.3 keras-2.6.0 keras-preprocessing-1.1.2 markdown-3.3.7 numpy-1.19.5 oauthlib-3.2.2 opt-einsum-3.3.0 protobuf-3.19.6 pyasn1-0.5.0 pyasn1-modules-0.3.0 requests-2.27.1 requests-oauthlib-1.3.1 rsa-4.9 setuptools-59.6.0 six-1.15.0 tensorboard-2.6.0 tensorboard-data-server-0.6.1 tensorboard-plugin-wit-1.8.1 tensorflow-2.6.2 tensorflow-estimator-2.6.0 termcolor-1.1.0 typing-extensions-3.7.4.3 urllib3-1.26.16 werkzeug-2.0.3 wheel-0.37.1 wrapt-1.12.1 zipp-3.6.0您现在已经了解了如何在 AlmaLinux 上安装 TensorFlow，但让我们验证一下安装是否成功。
第 5 步：验证 TensorFlow 安装
您可以运行以下命令来验证 TensorFlow 安装：
~]# python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'这是输出：
(venv) [root@TensorFlow-AlmaLinux ~]# python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
2.6.2现在已确认您知道如何在 AlmaLinux 上安装 TensorFlow。 恭喜！
第 6 步：关闭虚拟环境（根据需要）
要关闭虚拟环境，您可以运行以下命令：
~]# deactivate这是输出：
(venv) [root@TensorFlow-AlmaLinux ~]# deactivate
[root@TensorFlow-AlmaLinux ~]# 在AlmaLinux上安装TensorFlow的总结
TensorFlow 是一个免费开源的端到端框架，用于开发机器学习应用程序。 TensorFlow 等技术人员可以轻松收集数据、训练模型、做出预测和纠正未来结果。
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您现在应该了解什么是 TensorFlow 以及如何在 AlmaLinux 操作系统上安装 TensorFlow。 如果您需要帮助优化由 Liquid Web 托管的网站设置，请联系我们的团队： 乐于助人的人。
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