TensorFlow 是由 Google 構建的領先的機器學習開源庫。 它不僅可以在GPU上運行，還可以在各種設備的CPU上運行。 TensorFlow 被許多組織使用，例如 PayPal、Intel、Twitter、Lenovo、Airbus 等。 它可以作為 Docker 容器、Python 虛擬環境或 Anaconda 一起安裝。
在本文中，您將學習如何使用 Python 虛擬環境在 CentOS 8 上安裝流行的 Python 機器學習庫 TensorFlow。
在 CentOS 8 上安裝 TensorFlow
TensorFlow 提供與 Python 2 和 Python 3 的兼容性。這篇文章使用 Python 3 並在虛擬環境中安裝 TensorFlow。虛擬環境允許您在單個系統上創建多個隔離的 Python 環境，並根據您的項目需求安裝特定版本的模塊，而不會影響其他 Python 項目。
要在 CentOS 8 上安裝 TensorFlow，您需要執行以下操作：
使用快捷鍵 Ctrl + Alt + t 打開終端窗口。或者，[アクティビティ]通過單擊從桌面的左側邊欄中打開它[ターミナル]選擇。
以 root 身份登錄（或以管理用戶身份登錄並使用 sudo -s ）在您的系統上安裝 TensorFlow 所需的軟件包。
CentOS 8 默認沒有安裝 Python。在終端中使用以下命令安裝 Python 3：
$ sudo dnf install python3
上述命令將在您的系統上安裝 python 3.6 和 pip3。正如您在屏幕截圖中看到的，它已經安裝在您的系統上。您可以通過在終端中顯式鍵入 python 3 來運行 python。
注意：對於 Python 3 及以上版本，建議使用 ‘venv’ 模塊創建虛擬環境。
導航到存儲 TensorFlow 項目的目錄。您可以將其保存在您的主目錄或您擁有完全讀寫權限的其他位置。 為您的 TensorFlow 項目創建一個新目錄，將其命名為“tensorflow_project”，然後切換到該目錄。使用以下命令執行這些操作：
$ mkdir tensorflow_project
$ cd tensorflow_project
接下來，創建一個虛擬環境。使用以下命令在“tensor_flow”目錄中創建一個虛擬環境：
$ python3 -m venv venv
上面的命令將創建一個名為“venv”的目錄來保存二進制 python、python 標準庫 pip 和其他支持文件的副本。您可以為您的虛擬環境分配任何名稱。
使用以下命令激活虛擬環境：
$ source venv/bin/activate
激活虛擬環境後，它會將 bin 目錄添加到您的路徑中，並更改終端提示符以顯示當前正在使用的虛擬環境的名稱。這裡我們使用名稱“venv”。
TensorFlow 支持 pip 19 及更高版本。 您應該將 pip 升級到最新版本。通過在終端中運行以下命令來升級 pip：
(venv) $ pip install --upgrade pip
激活虛擬環境後，運行以下命令安裝 TensorFlow 庫。
(venv) $ pip install --upgrade tensorflow
您可以使用以下命令驗證您的安裝，該命令會顯示 TensorFlow 的版本。
(venv) $ python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
運行命令後，終端會顯示 TensorFlow 版本。
完成後，停用環境並返回到您的工作 shell。在終端中使用以下命令停用您的虛擬環境：
(venv) $ deactivate
返回您的正常外殼並繼續工作。
如果您以前從未使用過 TensorFlow，請訪問 TensorFlow 基礎頁面以了解如何使用機器學習應用程序。您還可以從 Github 存儲庫運行 TensorFlow 克隆模型或示例，以在您的系統上對其進行測試。
結論是
在本文中，我們學習瞭如何在 CentOS 8 上安裝 TensorFlow 庫。此外，您還學習瞭如何使用終端在 Python 中創建和停用虛擬環境。我希望您喜歡本教程並發現它很有用。