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这篇文章将为大家详细讲解有关怎么在CentOS 8上安装TensorFlow，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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与其他 Linux 发行版不一样，Python 在默认的 CentOS 8 上没有安装。想要在 CentOS 8 上安装 Python3，在终端中以 root 或者 sudo 用户身份运行下面的命令：
sudo dnf install python3
上面的命令将会安装 Python 3.6 和 pip。想要运行 Python 3, 你需要输入 python3，输入 pip3 运行 pip。
从 Python 3.6 开始，创建一个虚拟环境的推荐方式就是使用 venv模块。
切换到一个目录，该目录是你用来存储你的 TensorFlow 项目的地方。它可以是你的主目录或者用户拥有读写权限的任何其他目录。
为了 TensorFlow 项目创建一个新目录，并且切换到目录下：
mkdir tensorflow_project cd tensorflow_project
在这个目录下，运行下面的命令来创建一个虚拟环境：
python3 -m venv venv
上面的这个命令创建了一个名为venv的目录，包含了 Python 二进制文件，pip 标准 Python 库，和其他支持文件。你可以使用任何你想要的名字命名该文件夹。
想要使用虚拟环境启动，输入以下命令激活它：
source venv/bin/activate
一旦激活，虚拟环境的bin 目录将会被添加到$PATH环境辩论的前面。当然，你的 shell 提示符将会改变，它将会显示你使用的虚拟环境的名字。在这个例子中，显示venv。
TensorFlow 安装需要 pip 版本 19 或者更高。 运行下面的命令，将pip升级到最新版本：
pip install --upgrade pip
现在虚拟环境已经被创建并且激活了，使用下面的命令安装 TensorFlow 库：
pip install --upgrade tensorflow
如果你有一个独立的 NVIDIA GPU 并且你需要发挥它的处理能力，不要使用`tensorflow`包，而安装`tensorflow-gpu`软件包，它包含 GPU 支持。 在这个虚拟环境中，你可以使用命令`pip`替换 `pip3`，`python`替换 `python3`
想要验证安装，运行下面的命令，它将打印 TensorFlow的版本号：
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
就在写这篇文章的时候，TensorFlow最新稳定版本是 2.1.0:
2.1.0
你的TensorFlow版本可能与展示的不一样。
如果你是一个 TensorFlow 新手，浏览Get Started with TensorFlow页面 并且学习如何构建你的第一个 ML 应用。你也可以从 Github 克隆 TensorFlow Models 或者 TensorFlow-Examples 并且浏览和测试 TensorFlow 示例。
一旦你完成你的工作，解除环境，输入deactivate,并且你将回到正常的 shell。
deactivate
就这些！你已经成功安装了 TensorFlow，并且你可以开始使用它了。
关于“怎么在CentOS 8上安装TensorFlow”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
