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TensorFlow是一个由Google 开发的，关于机器学习的开源平台。它可以在不同设备的 CPU 或者 GPU 上运行，并且它被很多组织所使用，其中包括Twitter, PayPal, Intel, Lenovo, 和 Airbus.

TensorFlow 可以被作为系统范围内的安装，在 Python 虚拟环境中，作为一个 Docker 容器，或者和 Anaconda一起安装。

本文解释如何在 CentOS 8 上安装 TensorFlow。

TensorFlow 同时支持 Python 2 和 3。我们将会使用 Python 3 并且在一个虚拟环境中安装 TensorFlow。 一个虚拟环境允许你在一台电脑上拥有多个不同且互相隔离的 Python 环境，并且急于每个项目，安装模块的指定版本，而不用担心它会影响到其他的项目。

一、 在 CentOS 上安装 TensorFlow

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。

三、总结

我们已经向你展示如何在 CentOS 8 上虚拟环境中安装 TensorFlow。