tensorflow-gpu安装（详解）_gpu tensorflow

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 + 查看 + 退出 + 复制 + 删除

二、TensorFlow-GPU安装

2.1、（最新）版本安装

在同一台计算机上，（不建议同时）安装TensorFlow的CPU版本和GPU版本。

• TensorFlow CPU 安装：pip install tensorflow
• TensorFlow GPU 安装：conda install tensorflow-gpu

（1）使用 pip 无法成功安装 tensorflow-gpu
（2）使用 conda 可以安装 tensorflow-gpu，但耗时长，且大概率会因为网络问题而安装失败。

2.2、（指定）版本安装

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