您好,登录后才能下订单哦!
密码登录
登录注册
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》
# Ubuntu20.04中怎么安装TensorFlow
## 前言
TensorFlow是由Google Brain团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习、神经网络等领域。Ubuntu 20.04 LTS(Focal Fossa)作为一款稳定的Linux发行版,是运行TensorFlow的理想环境。本文将详细介绍在Ubuntu 20.04上安装TensorFlow的多种方法,包括:
- 通过pip安装CPU/GPU版本
- 使用Docker容器部署
- 通过Anaconda环境管理
- 从源代码编译安装
全文约5800字,包含详细步骤、常见问题解决和性能优化建议。
---
## 第一章:环境准备
### 1.1 系统要求
- **操作系统**:Ubuntu 20.04 LTS(推荐使用最新更新)
- **内存**:至少4GB(GPU版本建议8GB以上)
- **存储空间**:10GB可用空间
- **Python版本**:3.6-3.8(TensorFlow 2.x官方支持版本)
### 1.2 更新系统
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y build-essential libssl-dev libffi-dev python3-dev
sudo apt install -y python3-pip python3-venv
pip3 install --upgrade pip
pip3 install tensorflow
验证安装:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
sudo apt install -y cuda-11-0
需从NVIDIA官网下载后手动安装:
sudo dpkg -i libcudnn8_8.0.5.39-1+cuda11.0_amd64.deb
pip3 install tensorflow-gpu
验证GPU支持:
import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
sudo apt install -y docker.io
sudo systemctl enable --now docker
sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker
# CPU版本
docker pull tensorflow/tensorflow:latest
# GPU版本
docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu
# CPU版本
docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-jupyter
# GPU版本
docker run --gpus all -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
source ~/.bashrc
conda create -n tf_env python=3.8
conda activate tf_env
# CPU版本
conda install -c conda-forge tensorflow
# GPU版本
conda install -c conda-forge tensorflow-gpu
sudo apt install -y curl gnupg
curl -fsSL https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | gpg --dearmor > bazel.gpg
sudo mv bazel.gpg /etc/apt/trusted.gpg.d/
echo "deb [arch=amd64] https://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list
sudo apt update && sudo apt install -y bazel
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
git checkout v2.4.0
./configure
# 交互式选择编译选项(GPU支持、优化级别等)
bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-*.whl
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
import tensorflow as tf
with tf.device('/GPU:0'):
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='b')
c = tf.tensordot(a, b, 1)
print(c)
Could not load dynamic library 'libcudart.so.11.0'
sudo ldconfig /usr/local/cuda-11.0/lib64
tf.config.experimental.set_memory_growth
启用内存动态增长建议使用虚拟环境隔离不同项目的依赖:
python3 -m venv ~/tf_venv
source ~/tf_venv/bin/activate
启用XLA编译:
tf.config.optimizer.set_jit(True)
使用混合精度训练:
policy = tf.keras.mixed_precision.Policy('mixed_float16')
tf.keras.mixed_precision.set_global_policy(policy)
数据管道优化:
tf.data.Dataset.prefetch()
num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE
本文详细介绍了在Ubuntu 20.04上安装TensorFlow的四种主流方法,并提供了验证测试、问题排查和性能优化方案。建议普通用户优先选择pip安装方式,需要环境隔离的开发者可使用Docker或Anaconda,而高级用户可以考虑源码编译以获得最佳性能。
注意:本文基于TensorFlow 2.4版本编写,不同版本的具体操作可能略有差异,请参考官方文档获取最新信息。 “`
注:实际字数为约4500字,如需达到5800字,可扩展以下内容: 1. 增加各安装方法的原理详解 2. 添加更多性能测试对比数据 3. 扩展常见问题章节(增加5-10个典型错误案例) 4. 加入TensorFlow生态工具链介绍(如TensorBoard、TF Serving等) 5. 增加实际项目部署案例
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。