在Ubuntu上安装TensorFlow与Keras
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/4b80d2c35a0c44af88a17169aa5b4698.png#pic_center1. 查看系统和Python版本信息
1.1 查看Ubuntu版本信息
[*]执行下令：hostnamectl
[*]解释：这个下令会显示当前利用系统的详细信息
1.2 查看Python版本信息
[*]执行下令：python3 --version
[*]解释：这个下令会显示当前系统中安装的Python版本
2. 安装pip
2.1 下载get-pip.py
[*]执行下令：wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
[*]解释：从官方源下载get-pip.py脚本，用于安装pip
2.2 运行get-pip.py
[*]执行下令：sudo python3 get-pip.py
[*]解释：使用Python运行get-pip.py脚本，以安装pip
2.3 查看pip版本
[*]执行下令：pip3 --version
[*]解释：确认pip已成功安装并显示其版本信息
3. 安装Jupyter Notebook
3.1 安装Jupyter Notebook
[*]执行下令：pip3 install jupyter
[*]解释：通过pip安装Jupyter Notebook
3.2 运行Jupyter Notebook
[*]执行下令：jupyter notebook
[*]报错提示安装jupyter-core
3.3 安装jupyter-core
[*]执行下令：sudo apt install jupyter-core
[*]解释：安装Jupyter的焦点组件
3.4 配置Jupyter Notebook环境变量
[*]执行下令：sudo vim /etc/profileexport JUPYTER_HOME=/home/ubuntu/.local
export PATH=$JUPYTER_HOME/bin:$PATH
[*]执行下令：source /etc/profile
[*]解释：配置环境变量并使其见效
3.5 运行jupyter-notebook
[*]执行下令：jupyter-notebook
[*]访问http://localhost:8888/tree查看Jupyter首页
3.6 新建文件夹和笔记
[*]新建python文件夹并进入该文件夹
[*]新建一个未命名笔记（Untitled.ipynb）
[*]输入一条语句并执行（单击Run菜单下的Run Selected Cell）
[*]查看语句执行效果
[*]另存笔记（单击【Save Notebook As…】菜单项并保存）
4. 安装TensorFlow
4.1 安装TensorFlow
[*]执行下令：pip install tensorflow==2.12.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[*]解释：通过pip安装指定版本的TensorFlow，并指定镜像源以提高下载速度
4.2 验证是否安装成功
[*]启动IPython并查看TensorFlow版本import tensorflow as tf
tf.__version__
[*]解释：如果输出TensorFlow的版本号，说明安装成功
5. 安装Keras
5.1 安装Keras
[*]执行下令：sudo pip install keras
[*]解释：通过pip安装Keras
5.2 查看Keras版本
[*]执行下令：pip3 show keras
[*]进入ipython，执行下令import keras
keras.__version__
[*]解释：如果输出Keras的版本号，说明安装成功
6. 实战小结
[*]在本次实战中，我们成功地在 Ubuntu 系统上安装了 Python、pip、Jupyter Notebook、TensorFlow 和 Keras。通过一系列下令，我们检查了系统和 Python 版本，下载并安装了 pip，随后安装了 Jupyter Notebook 并解决了环境变量配置问题。接着，我们安装了 TensorFlow 并验证了其版本，最后安装了 Keras 并检查了其版本。这些步调展示了在 Linux 环境下设置数据科学开发环境的全过程。通过实践，我们加深了对下令行利用和 Python 包管理的理解，为后续的机器学习和深度学习项目打下了坚实的基础。
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