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。