推特上幾乎每天都有關于深度學習中Keras、TensorFlow哪個個才是最好的框架的口水戰。2019年后，這將不在是個問題。
2019年初，tf.keras 子模塊已引入TensorFlow v1.10.0中。 現在，在TensorFlow 2.0中，Keras是TensorFlow的官方高級API。

TensorFlow 2.0具有許多新功能，包括：

• 通過tf.keras將Keras集成到TensorFlow中
• 會議并渴望執行
• 自動區分
• 模型和圖層子類化
• 更好的多GPU /分布式訓練支持
• 適用于移動/嵌入式設備的TensorFlow Lite
• TensorFlow Extended用于部署生產模型

長話短說-如果您想使用Keras進行深度學習，安裝TensorFlow 2.0就好。
建議在 Ubuntu 18.04 LTS（Long Term Support）上安裝：本博文在18.04.3中安裝成功

假設從一臺裸機服務器上安裝：

1. 系統升級，安裝編譯工具，python3等

#更新系統
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade#安裝編譯工具
sudo apt-get install build-essential cmake unzip pkg-config
sudo apt-get install gcc-6 g++-6#安裝屏幕 ，該工具用于同一窗口中的多個終端的遠程SSH連接
sudo apt-get install screen#安裝X windows libraries和OpenGL庫
sudo apt-get install libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa libglu1-mesa-dev#安裝視頻處理 I/O 庫
sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev#安裝優化庫
sudo apt-get install libopenblas-dev libatlas-base-dev liblapack-dev gfortran#安裝hdf5 當處理非常大的數據集時
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev#安裝python3（支持TK和GTK可視化用戶界面）
$ sudo apt-get install python3-dev python3-tk python-imaging-tk
$ sudo apt-get install libgtk-3-dev

2. 安裝tensorflow

pip install numpy
pip install tensorflow==2.0.0 # or tensorflow-gpu==2.0.0

3. 安裝使用TensorFlow 2.0進行常見深度學習開發所需的其他軟件包。

這些圖像處理庫將使我們能夠執行圖像I/O，各種預處理技術以及圖形顯示。

pip install opencv-contrib-python
pip install scikit-image
pip install pillow
pip install imutils

4. 安裝機器學習庫和支持庫，最著名的兩個是scikit-learn和matplotlib。

在機器學習方面，Scikit-learn是一個特別重要的庫。我們將使用該庫中的許多功能，包括分類報告，標簽編碼器和機器學習模型。

pip install scikit-learn
pip install matplotlib
pip install progressbar2
pip install beautifulsoup4
pip install pandas

5. 安裝完成，測試安裝成功與否：

參考： https://www.pyimagesearch.com/2019/12/09/how-to-install-tensorflow-2-0-on-ubuntu/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的ubuntu18.04上安装TensorFlow2.0的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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