TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个包含各种工具、库和社区资源的全面灵活生态系统，可以让研究人员推动机器学习领域的先进技术的发展，并让开发者轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。
TensorFlow可以在系统范围内，Python虚拟环境中，作为Docker容器或与Anaconda一起安装。在本教程中，我们将讲解如何在Debian 10的Python虚拟环境中安装TensorFlow。
虚拟环境使你可以在一台计算机上拥有多个不同的隔离Python环境，并在每个项目的基础上安装模块的特定版本，而不必担心会影响其他项目。
以下内容提供了如何在Debian 10上的Python虚拟环境中安装 TensorFlow。
1、安装Python 3 venv
首先我们要验证系统上是否安装了Python 3。在 Debian 10 中，默认已经安装了Python 3.7 的版本。
推荐的创建虚拟环境的方法是使用软件包venv提供的模块python3-venv。
如果你还没有安装 python3-venv ，请输入以命令安装：
sudo apt update sudo apt install python3-venv
2、创建虚拟环境
建立一个独立的工作目录，
mkdir my_tensorflow cd my_tensorflow
进入目录，使用以下命令创建新的虚拟环境，
python3 -m venv venv
上面的命令创建一个名为venv的目录，该目录包含Python二进制文件，Pip程序包管理器，标准Python库和其他支持文件的副本。运行activate脚本将虚拟环境激活：
source venv/bin/activate
激活后，虚拟环境的bin目录将添加到系统$PATH变量的开头。Shell 提示符也将会带上相应的提示信息，会显示您当前所在的虚拟环境的名称。在此示例中，即(venv)。
TensorFlow安装需要pip版本19或更高版本。运行以下命令以升级pip到最新版本：
pip install --upgrade pip
3、安装TensorFlow
现在我们已经成功创建了虚拟环境，下一步是安装TensorFlow软件包。
可以从 PyPI 安装多个 TensorFlow 软件包。该tensorflow软件包仅支持CPU，建议初学者使用。如果您拥有具有CUDA计算功能3.5或更高版本的专用NVIDIA GPU，并希望利用其处理能力，tensorflow请安装tensorflow-gpu包含GPU支持的软件包。
可输入以下命令以安装 TensorFlow：
pip install --upgrade tensorflow
在虚拟环境中，可以使用pip代替pip3和python代替python3。在撰写本文时，TensorFlow的最新稳定版本是2.0.0。到此，你的Tensorflow便安装完成了。
如果不熟悉TensorFlow，请访问TensorFlow教程页面并了解如何构建您的第一个ML应用程序。您还可以从Github 克隆TensorFlow模型或TensorFlow-Examples存储库，并探索和测试TensorFlow示例。
如果要退出Python的虚拟环境，可以使用deactivate命令，返回到此前的shell 中。
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