Win10下Anaconda与PyCharm安装TensorFlow 2.0 CPU/GPU完整教程

TensorFlow 2.0核心优势

TensorFlow 2.0版本主要具备以下三大核心优势：

第一，网络架构的搭建过程更加便捷高效；

第二，系统支持自动求导功能，简化了模型开发；

第三，提供强大的GPU加速能力，显著提升了大数据计算效率。

安装前准备与步骤概览

以下是具体的安装步骤概要提示：

第一步：安装Anaconda3集成环境；

第二步：安装PyCharm集成开发环境；

TensorFlow 2.0 CPU版本安装详解

第三步：安装TensorFlow 2.0的CPU版本；

（1）启动Anaconda Prompt（即Anaconda3命令行工具）；

（2）此时默认处于（base）基础环境中；

（3）输入python命令以查看当前Python版本，确认无误后输入exit()退出；

（4）输入conda info --envs命令，查看当前所有的虚拟环境列表；

（5）本例演示如何在（base）环境中直接安装TensorFlow 2.0 CPU版本，执行以下命令进行安装：

pip install tensorflow==2.0.0a.0 numpy==1.16.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

在此步骤中需特别注意，对于TensorFlow 2.0而言，安装numpy 1.16版本（如1.16.4）较为合适。若安装numpy 1.17版本，极易出现错误。具体原因尚不明确，推测可能是numpy 1.17当时稳定性不足所致。此处为实际经验教训，曾有用户花费20元求助他人解决，耗时两天未果，最终发现是numpy版本不匹配导致。CPU版本如此，GPU版本的安装逻辑相同。

（6）安装完成后，输入ipython进入交互式环境；

（7）执行import tensorflow命令进行测试，若显示成功导入，则表明安装无误。

TensorFlow 2.0 GPU版本安装详解

第四步：安装TensorFlow 2.0的GPU版本；

（1）从官网下载并安装CUDA 10.0，务必确保版本为10.0，安装10.1版本会导致错误且难以解决（除非具备高级调试能力）；

（2）从官网下载并安装与CUDA 10.0相匹配版本的cudnn，具体对应关系可查阅英伟达官网文档；

（3）进入Anaconda Prompt，新建一个虚拟环境，此处命名为'gpu'，关于虚拟环境的详细搭建方法，可参考相关链接：虚拟环境操作；

（4）创建名为'gpu'的虚拟环境后，在该环境中执行以下命令：

pip install tensorflow-gpu==2.0.0a.0 numpy==1.16.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

此命令用于安装TensorFlow 2.0.0 alpha0的GPU版本。

（5）安装完成后，输入ipython进行功能测试；

开发环境中的版本切换与配置

第五步：版本选择与配置；

（1）在PyCharm中，可根据不同项目需求，选择不同的解释器来切换使用CPU版本或GPU版本的TensorFlow；

（2）在Jupyter Notebook中，如需调用特定环境，可参考相关链接：Jupyter Notebook环境调用；

以上内容为本文的全部教程，希望对各位的学习有所帮助，也欢迎大家多多支持本站。