tensorflow(00)——CPU版与GPU版安装教程
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1.参考博客
(1条消息) Tensorflow 2.0 最新版(2.4.1) 安装教程_ZSYL的博客-CSDN博客_pip安装tensorflow2.0
(1条消息) Win11-Tensorflow2.0（GPU）最新版安装_ZSYL的博客-CSDN博客_tensorflow-gpu最新版本
2. CPU版安装的基本步骤
2.1 创建虚拟环境
- 同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.9的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令：
conda create -n tensorflow_cpu python=3.9-
在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境
格式：activate 虚拟环境名activate tensorflow
注：当不使用tensorflow时，关闭tensorflow环境，命令为：deactivate 虚拟环境
2.2 安装cpu版本的TensorFlow
利用下面的命令安装，强制安装CPU版本。
pip install tensorflow-cpu
最后 完美的安装了最新的tensorflow 2.4.1 cpu版本。
注意：一定要在 刚刚创建的tensorflow的环境下安装！
2.3 测试tensorflow
在Anaconda Prompt 中启动tensorflow环境，并进入python环境。
在tensorflow命令行中：输入python便是进入python环境
测试代码：
import tensorflow as tf
#查看tensorflow版本
print(tf.__version__)
2.4 Pycharm &Tensorflow
习惯使用PyCharm来开发，而 Anaconda 集成了python开发环境，因此我们可以修改Project的python编译环境，从而更方便使用tensorflow框架。
配置如下：
新建Project
File-Setting–Project Interpreter选择tensorflow下的Python解释器
注意：第一次加载环境需要自动添加,方法如下：
测试：
2.5 Tensorflow & Hello world
3. GPU版本安装教程
(1条消息) Win11-Tensorflow2.0（GPU）最新版安装_ZSYL的博客-CSDN博客_tensorflow-gpu最新版本
3.1 查看CUDA版本
方法见：
(1条消息) 如何查看Win11的CUDA版本_ZSYL的博客-CSDN博客
win+R-->cmdnvidia-smi
3.2 查看官网对应版本
在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow (google.cn)
3.3 将tensorflow装到虚拟环境中
虚拟环境创建与使用步骤：
building: conda create -n tensorflow_GPU python=3.9
view: conda info --envs
activate: conda activate tensorflow_GPU
退出虚拟环境： conda deactivate虚拟环境创建错误:
等需要使用GPU版的tensorflow再继续安装把。