（图片来源网络，侵删）
前言
LINUX系统是目前最受欢迎的操作系统之一，它拥有高度的稳定性和安全性，因此被广泛应用于服务器和嵌入式设备等领域。而TensorFlow作为一个开源的深度学习框架，可以帮助开发者快速地构建和训练神经网络模型，因此也备受欢迎。本文将介绍如何在CentOS系统下安装TensorFlow，让您轻松享受深度学习的乐趣。
安装前的准备工作
在开始安装TensorFlow之前，您需要确保已经安装了以下软件：
1. Python 2.7 或 Python 3.4+
2. pip 包管理器
如果您的系统没有安装Python和pip，可以通过以下命令进行安装：
```
sudo yum install python python-pip
安装TensorFlow
在安装TensorFlow之前，您需要选择适合您系统的版本。TensorFlow提供了多个版本，包括CPU版本和GPU版本等。如果您的系统配备了NVIDIA显卡，建议安装GPU版本，这样可以充分利用显卡的计算能力，提高训练速度。
1. 安装CPU版本
通过pip命令安装TensorFlow：
sudo pip install tensorflow
2. 安装GPU版本
您需要安装CUDA和cuDNN，这两个软件是使用GPU版本TensorFlow的先决条件。您可以通过以下命令进行安装：
sudo yum install cuda
sudo yum install cudnn
cuda是CUDA Toolkit的缩写，是NVIDIA提供的一套用于开发和运行CUDA程序的工具集。cuDNN则是NVIDIA提供的深度神经网络加速库。
安装完成后，您可以通过以下命令安装GPU版本TensorFlow：
sudo pip install tensorflow-gpu
测试TensorFlow
安装完成后，您可以通过以下命令测试TensorFlow是否正常运行：
python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
如果您看到输出了"Hello, TensorFlow!"，则说明TensorFlow已经成功安装并运行。
小结
本文介绍了在CentOS系统下安装TensorFlow的详细步骤，包括CPU版本和GPU版本的安装方法。希望本文能够帮助您顺利地安装和使用TensorFlow，享受深度学习的乐趣。
为您分享
在Linux系统中，您可以使用Ctrl + R快捷键来搜索之前输入过的命令。这个功能非常方便，可以帮助您快速找到需要执行的命令。试试吧！
