tensorflow-gpu安装（详解）_tensorflow gpu

简介

TensorFlow（中文名：张量流）：由Google开发的开源机器学习框架，广泛用于深度学习和机器学习任务。

TensorFlow特点：

• 提供灵活的计算图模型：允许定义和执行各种复杂的数学运算和机器学习模型。
• 支持深度学习：
  • （1）内置预训练模型。如：卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）、自编码器等。
  • （2）支持构建和训练深度神经网络模型
• 支持自动求导（梯度计算）：使得梯度下降等优化算法的实现更加容易。
• 支持多设备和平台：包括CPU、GPU和TPU（Tensor Processing Unit）
• 开源：可以自由使用、修改和开发它，而且有一个庞大的社区支持。
• 丰富的生态系统：如：高级API（Keras）、工具（TensorBoard）、模型仓库（TensorFlow Hub），以及大量的扩展库和插件。
• 应用广泛： 图像识别、自然语言处理、语音识别、强化学习等。

TensorFlow的2.x版本引入了许多改进，使其更加易用和直观。

• Keras曾经是一个独立的深度学习框架，而TensorFlow 2.x版本将Keras整合成为了TensorFlow的一个官方高级API。可以直接通过 TensorFlow 来访问 Keras 功能，而不需要额外安装 Keras。
  • （1）导入tensorflow：import tensorflow as tf
  • （2）导入keras：from tensorflow import keras

一、环境配置

1. 【深度学习环境配置】Anaconda +Pycharm + CUDA +cuDNN + Pytorch + Opencv（资源已上传）
2. 【Python虚拟环境】创建 + 激活 + 安装 + 查看 + 退出 + 删除 + 复制 + 导出 + 导入

电脑系统		：Windows11
软件工具		：PyCharm

cuda		：11.8
cudnn		：8.6
python		：3.9.19
tensorflow	：2.10.1
#####################################################
conda create --name tensorflow39 -y
conda activate tensorflow39
conda install python==3.9

pip install tensorflow==2.10.1
# 2.10.1是TensorFlow2.X版本中最后一个同时支持CPU和GPU
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二、TensorFlow安装（CPU + GPU）

2.1、版本说明

目前，旧版 TensorFlow1.x 仍然广泛出现在顶会或顶刊的开源项目中。

目前可以分为三种变革版本：

• 旧版（TensorFlow1.x）：CPU 和 GPU 是分开的（适用于 Ubuntu 和 Windows）
  • tensorflow==1.15：只支持 CPU 版本
  • tensorflow-gpu==1.15：只支持 GPU 版本
  • tensorflow==1.15 是 TensorFlow 1.x 的最终版本。
• 新版（TensorFlow 2.1 ~ 2.10.1）：同时支持 CPU 和 GPU（适用于 Ubuntu 和 Windows）
  • 必须使用 Python 3.6-3.9 和 pip 19.0 及更高版本，才能安装 TensorFlow 2。
• 新版（TensorFlow 2.11 及以上）：只支持 CPU，官方不再提供 GPU 支持。
  • 若需要 GPU 支持，需要自行编译（从源代码构建支持 GPU 的版本）或通过第三方渠道获取（Anaconda or Docker）。

2.2、版本对应关系：TensorFlow + Python（CUDA + cuDNN）

TensorFlow官网：经过测试的构建配置（版本必须对应）

2.3、镜像安装 + 轮子安装

方法一：镜像安装

• 新版 TensorFlow2.x：pip install tensorflow
• 旧版 TensorFlow1.x：
  • TensorFlow CPU 安装（镜像）：pip install tensorflow==1.15
  • TensorFlow GPU 安装（镜像）：pip install tensorflow_gpu==1.15
• 若不指定版本：系统将自动检测并安装与当前使用的 Python 版本兼容的且最新的 TensorFlow 版本。
• 在同一台计算机上，不建议同时安装TensorFlow的CPU版本和GPU版本。
• 若网络问题安装失败，可以使用镜像安装： -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com
• 若TensorFlow GPU 1.15安装失败，则自动安装TensorFlow CPU 1.15：pip install tensorflow_gpu==1.15 || pip install tensorflow==1.15

方法二：轮子安装

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