ubuntu tensorflow，TensorFlow安装

这篇文章给大家聊聊关于ubuntu tensorflow，以及TensorFlow安装对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

ubuntu 怎么看自己安装tensorflow成功了没

Ubuntu中软件包的查询方法：
Dpkg使用文本文件来作为数据库.通称在/var/lib/dpkg目录下.通称在 status文件中存储软件状态,和控制信息.在 info/目录下备份控制文件,并在其下的.list文件中记录安装文件清单,其下的.mdasums保存文件的 MD5编码.体验使用数据库的时刻到了:$ dpkg-l Desired=Unknown/Install/Remove/Purge/Hold Status=Not/Installed/Config-files/Unpacked/Failed-config/Half-installed/ Err?=(none)/Hold/Reinst-required/X=both-problems(Status,Err: uppercase=bad)/ Name Version Description+++-===========-================-======================================== ii aalib1 1.4p5-28 ascii art library- transitional package ii adduser 3.85 Add and remove users and groups ii alien.63 install non-native packages with dpkg......每条记录对应一个软件包,注意每条记录的第一,二,三个字符.这就是软件包的状态标识,后边依此是软件包名称,版本号,和简单描述.第一字符为期望值,它包括:
u状态未知,这意味着软件包未安装,并且用户也未发出安装请求.
i用户请求安装软件包.
r用户请求卸载软件包.
p用户请求清除软件包.
h用户请求保持软件包版本锁定.第二列,是软件包的当前状态.此列包括软件包的六种状态.
n软件包未安装.
i软件包安装并完成配置.
c软件包以前安装过,现在删除了,但是它的配置文件还留在系统中.
u软件包被解包,但还未配置.
f试图配置软件包,但是失败了.
h软件包安装,但是但是没有成功.第三列标识错误状态,可以总结为四种状态.第一种状态标识没有问题,为空.其它三种符号则标识相应问题.
h软件包被强制保持,因为有其它软件包依赖需求,无法升级.
r软件包被破坏,可能需要重新安装才能正常使用(包括删除).
x软包件被破坏,并且被强制保持.也可以以统配符模式进行模糊查询,比如我要查找以nano字符开始的所有软件包:$ dpkg-l nano* Desired=Unknown/Install/Remove/Purge/Hold Status=Not/Installed/Config-files/Unpacked/Failed-config/Half-installed/ Err?=(none)/Hold/Reinst-required/X=both-problems(Status,Err: uppercase=bad)/ Name Version Description+++-==============-==============-============================================ ii nano 1.3.10-2 free Pico clone with some new features pn nano-tiny<none>(no description available) un nanoblogger<none>(no description available)以上状态说明:系统中安装了 nano版本为 1.3.10-2;安装过 nano-tiny,后来又清除了;从未安装过nanoblogger.

Ubuntu配置tensorflow(CPU与GPU版本)

在Ubuntu Linux系统中，本文详细指导如何配置CPU和GPU版本的TensorFlow库。首先，对于没有GPU的用户，我们将引导您配置CPU版本，而GPU用户则可以直接跳到GPU版本的配置步骤。本文以Python 3.10为背景，但其他版本的Python也可以遵循相同逻辑。

1. CPU版本TensorFlow配置

首先，确保安装了Anaconda环境，然后在默认环境中进行配置。在终端中运行相关命令来检查环境和安装TensorFlow，如需在虚拟环境操作，请创建并激活环境。安装完成后，通过代码测试TensorFlow是否支持GPU运算。

2. GPU版本TensorFlow配置

GPU版本的配置涉及到NVIDIA驱动程序和CUDA/CuDNN的安装与配置。以下是关键步骤：

检查并安装NVIDIA驱动程序，推荐使用方法三是通过终端中的特定命令获取推荐驱动版本并安装。

确保CUDA版本与TensorFlow版本匹配，从TensorFlow官网下载对应的CUDA和cuDNN版本。

下载并安装CUDA，注意可能的冲突情况并进行处理。

配置CUDA环境变量，确保环境设置正确。

安装cuDNN，注册并下载所需版本，然后在终端中导入密钥、刷新元数据和安装库。

验证cuDNN安装，运行测试代码以确认成功。

最后，安装TensorFlow并确认支持GPU运算。

完成以上所有步骤后，TensorFlow就已成功配置，能够利用GPU进行运算。

本文内容摘自疯狂学习GIS，提供了详细的教程和相关资源链接，适合对深度学习、人工智能和服务器配置感兴趣的读者参考。

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