如何在 Fedora 上安装 TensorFlow 39

TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习库，已成为数据科学家和机器学习爱好者的热门选择。它为构建和部署机器学习模型提供了一个灵活高效的平台，包括深度学习、自然语言处理和计算机视觉应用程序。

在 Fedora 39 上安装 TensorFlow

步骤 1。在安装 TensorFlow 之前，将 Fedora 39 系统更新到最新版本至关重要。这可确保您拥有最新的安全补丁和软件更新。要更新系统，请打开终端并运行以下命令：

<span class="pln">sudo dnf clean all
sudo dnf update</span>

第2步。安装 Python 和 Pip。

TensorFlow 需要 Python 和 Pip 才能正常运行。Python 是一种通用的编程语言，用于各种应用程序，包括机器学习和数据科学。Pip 是 Python 的包管理器，允许您轻松安装和管理 Python 包。要在 Fedora 39 上安装 Python 和 Pip，请运行以下命令：

<span class="pln">sudo dnf install python3 python3</span><span class="pun">-</span><span class="pln">pip</span>

此命令将在您的系统上安装 Python 3 和 Pip。通过运行以下命令来验证安装：

<span class="pln">python3 </span><span class="pun">--</span><span class="pln">version
pip3 </span><span class="pun">--</span><span class="pln">version</span>

第 3 步。在 Fedora 39 上安装 TensorFlow。

现在您已经安装了 Python 和 Pip，您可以继续安装 TensorFlow。TensorFlow 主要有两种安装方式：一种用于 CPU 用户，另一种用于 GPU 用户。GPU 版本的 TensorFlow 利用显卡的强大功能来加速计算，使其成为深度学习任务的理想选择。要安装 TensorFlow 的 CPU 版本，请运行以下命令：

<span class="pln">pip3 install </span><span class="pun">--</span><span class="pln">user tensorflow</span>

对于 GPU 用户，请运行以下命令来安装 TensorFlow 的 GPU 版本：

<span class="pln">pip3 install </span><span class="pun">--</span><span class="pln">user tensorflow</span><span class="pun">-</span><span class="pln">gpu</span>

安装 TensorFlow 后，必须验证安装是否成功。为此，请打开终端并运行以下命令：

<span class="pln">python3 </span><span class="pun">-</span><span class="pln">c </span><span class="str">"import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"</span>

此命令将导入 TensorFlow，生成 1000×1000 的随机数矩阵，并计算矩阵元素的总和。如果安装成功，您应看到类似于以下内容的输出：

<span class="pln">tf</span><span class="pun">.</span><span class="typ">Tensor</span><span class="pun">(-</span><span class="lit">1100.123</span><span class="pun">,</span><span class="pln"> shape</span><span class="pun">=(),</span><span class="pln"> dtype</span><span class="pun">=</span><span class="pln">float32</span><span class="pun">)</span>

确切值可能不同，但存在 tf.张肌 输出指示安装成功。

第 4 步。常见问题疑难解答。

在安装过程中，您可能会遇到一些常见问题。以下是一些解决方案，可帮助您解决这些问题：

权限问题：如果在安装过程中遇到权限错误，请尝试使用 sudo 运行命令，或使用带有 pip3 的 –-user 标志在用户目录中安装软件包。
不兼容的 Python 版本：TensorFlow 需要 Python 3.6-3.9。如果您的系统版本不兼容，请考虑使用虚拟环境或更新 Python 安装。
GPU 兼容性：如果您要安装 TensorFlow 的 GPU 版本，请确保您的显卡与 CUDA 和 cuDNN 兼容。
过时的 Pip：如果遇到与软件包安装相关的问题，请尝试通过运行 pip3 install --upgrade pip 来更新 Pip。