tensorflow 安装 ubuntu(tensorflow安装包下载)
大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下tensorflow 安装 ubuntu的问题，以及和tensorflow安装包下载的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
怎么在ubuntu安装tensorflow
方法/步骤
进入ubuntu系统，进入命令模式(可以按快捷键ctrl+alt+t)，在命令输入python命令，查看并确认系统安装python版本为2.7以上（本教程系统为ubuntu14.04,python版本为2.7.6）。
执行上述步骤，确认无误后，在命令窗口输入命令：sudo apt-get install python-pip python-dev，输入密码后按回车执行，输入后会出现一串代码，然后问是否继续，输入y回车。然后可以静待安装完成。
如果一切顺利，在大串英文划过后，我们会看到如下的界面：
此时就可以安装Tensorflow了，指令如下：
$ sudo pip install--upgrade ，静待安装完成即可。若提示网络链接错误可以多试几次以上安装命令。
安装完成后，在命令行输入python,进入python编辑界面，在>>后输入：import tensorflow，显示如下界面测试成功
...如何安装Ubuntu上的CUDA+cuDNN+tensorflow的GPU版本
本文详细介绍了如何在Ubuntu系统上安装CUDA、cuDNN和GPU版本的TensorFlow。首要步骤是确保版本匹配，根据你使用的NVIDIA 4080 GPU，访问官方网站确认最新版本。
首先，确认Python 3.7已安装后，开始安装TensorFlow。接着，前往NVIDIA开发者官网，下载并安装CUDA 11.0，按照官方指南进行安装。
cuDNN的安装稍有不同，你需要下载CUDA 8.0版本并解压。然后，将cuDNN库文件复制到新安装的CUDA目录中。为了方便管理，可以创建软链接或添加环境变量。
安装完成后，通过查看cuda和cudnn的版本来检查是否安装成功。如果遇到如"Could not load dynamic library'libcudnn.so.8'"的错误，可能需要重新安装缺失的libcudnn.so.8库，可以从相关链接获取并安装。
下载并执行库文件后，确认安装顺利。如果在安装CUDA后，通过nvcc-V命令找不到信息，可以使用whereis cuda命令定位安装位置，然后在该目录下运行nvcc-V。
最后，附上一个小贴士：有时需要手动指定cuda路径，以确保命令正确执行。祝你安装顺利，祝你好运！
一步步教你Ubuntu安装Pytorch和Tensorflow(收藏干货)
本文将指导你在Ubuntu系统上安装Pytorch和Tensorflow，两大深度学习框架。
首先，你需要确保已经安装了Anaconda。如果没有，可以参考相关教程进行安装。然后，我们开始具体步骤：
1. Pytorch安装
（1）创建虚拟环境：使用Anaconda创建名为pytorch的虚拟环境，并确认。
(2)安装过程：进入环境后，官网安装可能较慢。由于服务器在国外，建议使用豆瓣源加速。安装命令如下：
安装torch==1.8.1: pip install torch==1.8.1-i
安装torchvision==0.9.1: pip install torchvision==0.9.1-i
安装torchaudio==0.8.1: pip install torchaudio==0.8.1-i
执行`torch.cuda.is_available()`测试GPU可用性。
2. Tensorflow安装
（1）创建虚拟环境：同上，为tensorflow创建新环境。
(2)安装tensorflow-gpu：在环境中快速安装，大约15分钟即可完成。
(3)测试：安装后，新建并运行测试文件"tf_test.py"，检查tensorflow是否正常工作。
如果你在安装或使用过程中遇到问题，欢迎在评论区分享你的体验和建议，让我们一起学习和进步。
