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TensorFlow是Google建立的一个免费的开源机器学习平台。许多组织（包括Twitter，PayPal，英特尔，联想和空中客车公司）都使用它。TensorFlow可以在系统范围内，在Python虚拟环境中，作为Docker容器或与Anaconda一起安装。本教程说明了如何在Ubuntu 20.04的Python虚拟环境中安装TensorFlow 。
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虚拟环境使您可以在一台计算机上拥有多个不同的隔离Python环境，并在每个项目的基础上安装模块的特定版本，而不必担心会影响其他项目。
默认情况下，Ubuntu 20.04随附Python 3.8。您可以通过键入以下命令来验证系统上已安装Python 3：
python3 -V输出应如下所示：
Python 3.8.2创建虚拟环境的推荐方法是使用venv模块，该模块包含在python3-venv包装中。
要安装python3-venv软件包，请运行以下命令：
sudo apt install python3-venv python3-dev一旦安装了模块，就可以为TensorFlow项目创建虚拟环境了。
导航到您要存储Python 3虚拟环境的目录。它可以是您的主目录，也可以是用户具有读写权限的任何其他目录。
为TensorFlow项目创建一个新目录并cd到其中：
mkdir my_tensorflowcd my_tensorflow在目录中，运行以下命令以创建虚拟环境：
python3 -m venv venv上面的命令创建一个名为的目录venv，其中包含Python二进制文件，Pip程序包管理器，标准Python库和其他支持文件的副本。
要开始使用虚拟环境，请通过运行activate脚本将其激活：
source venv/bin/activate激活后，虚拟环境的bin目录将添加到系统$PATH变量的开头。另外，shell的提示符将更改，并显示您当前所在的虚拟环境的名称。在此示例中，即(venv)。
TensorFlow安装需要pip版本19或更高版本。输入以下命令以升级pip到最新版本：
pip install --upgrade pip现在已经激活了虚拟环境，是时候安装TensorFlow软件包了。
pip install --upgrade tensorflow如果您拥有专用的NVIDIA GPU，而不是要利用其处理能力tensorflow，请安装tensorflow-gpu包含GPU支持的软件包。
在虚拟环境中，您可以使用命令pip代替pip3和python代替python3。
而已！您已经成功安装了TensorFlow，就可以开始使用它了。
要验证安装，请运行以下命令，该命令将打印TensorFlow版本：
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'在撰写本文时，TensorFlow的最新稳定版本是2.2.0：
2.2.0您的TensorFlow版本可能与此处显示的版本不同。
如果您不熟悉TensorFlow，请访问TensorFlow入门页面并了解如何构建第一个ML应用程序。您还可以从Github克隆TensorFlow模型或TensorFlow-Examples存储库，并探索和测试TensorFlow示例。
完成工作后，通过键入来停用环境deactivate，然后将返回到常规shell。
deactivate
