TensorFlow是Google构建的机器学习自由开源平台。许多组织都使用它，包括Twitter，PayPal，英特尔，联想和空中客车。
TensorFlow可以作为Python Docker容器或Anaconda安装在Python虚拟环境中的。
本教程介绍如何在Ubuntu 20.04安装TensorFlow在Python虚拟环境。虚拟环境使您可以在一台计算机上拥有多个不同的独立的Python环境。
并可以在每个项目安装独立的模块版本，而不必担心会影响您的其他项目。Ubuntu 20.04默认已安装Python 3.8。
可以运行python3 -V命令验证Python 3安装在Ubuntu 20.04。命令将会打印python版本号Python 3.8.2。
创建虚拟环境
创建虚拟环境的推荐方法是使用venv模块，venv模块包含在python3-venv包。
可以运行命令sudo apt install python3-venv python3-dev要安装python3-venv模块。
当python3-venv模块完成安装，就可以为TensorFlow项目创建虚拟环境。首先创建一个空目录运行mkdir命令，然后切换到该目录运行cd命令。
它可以是您的家目录，也可以是当前用户具有读写权限的任何目录。我们将此目录创建虚拟环境。
在目录中，运行命令python3 -m venv venv创建虚拟环境，第二个venv是虚拟环境的名称。可以为虚拟环境使用任何名称。
命令还将创建一个名为venv的目录，vemv目录包含Python二进制文件的副本，Pip包管理器，标准Python库以及其他支持文件。
要使用虚拟环境，请运行命令source venv/bin/activate命令将其激活，一旦激活，虚拟环境的bin目录将被添加到系统的PATH环境变量。
此外，Shell的提示符将更改，并显示您当前所在的虚拟环境的名称。在此示例中虚拟环境的名称是venv。
python3 -V
sudo apt install python3-venv python3-dev
mkdir my_tensorflow
cd my_tensorflow
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate安装TensorFlow
TensorFlow安装需要pip 19版或更高版本。 如果你pip未到指定要求，请运行命令pip install --upgrade pip将pip升级pip版本。
现在虚拟环境已准备好，可以运行命令pip install --upgrade tensorflow安装TensorFlow。
如果您拥有的NVIDIA GPU显卡，并希望利用其处理能力，请安装tensorflow-gpu模块，其中包括GPU支持。
在虚拟环境中，你可以使用pip命令代替pip3和python代替python3。至此您已成功安装TensorFlow。
要验证安装，请运行python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.version)'命令，命令将打印TensorFlow版本。
在撰写本文时，TensorFlow的最新稳定版本是2.2.0。您的TensorFlow版本可能与此处显示的版本不同。
pip install --upgrade pip
pip install --upgrade tensorflow tensorflow-gpu
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'如果您不熟悉TensorFlow。请访问 TensorFlow入门页面，并了解如何构建您的第一个ML应用。
您还可以从Github克隆 TensorFlow模型或TensorFlow-Examples存储库，并浏览和测试TensorFlow示例。
完成工作后，请键入deactivate以停用虚拟环境，然后您将返回到常规Shell。
deactivate结论
我们已向您展示如何在Ubuntu 20.04安装TensorFlow在Python虚拟环境。如果您遇到问题或有反馈，请在下面发表评论。
