tensorflow2.0GPU版本的环境配置与安装教程
tensorflow
一个面向所有人的开源机器学习框架
项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorflow
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现在tensorflow2.0也已经问世了，自然忍不住会想要安装一下，将安装过程记录如下：
一、创建虚拟环境
虚拟环境自然是在Anaconda下创建。为了用最新的python3.7版本，我们在Anaconda Prompt或cmd下输入命令：
conda create -n your_env_name python=3.7
二、CUDA的安装：
切记tensorflow2.0对应的cuda版本是10.0，绝对不能下载错。
附上下载地址：
cuda安装过程：
之后就cuda就算安装成功了。
二、cuDNN的安装：
进入官网下载cudnn但是需要注册账号，很快就能注册一个，之后就下载cudnn。
下载完成之后应当是一个压缩文件，解压缩。
然后将解压缩后的文件复制到cuda安装路径下的cudnn文件夹（这个文件夹需要自己建）。如图所示：
三、环境变量的配置：
在系统变量的Path里面添加下面的四个项目：缺一不可，且顺序要在最上面！
原因是为了不和9.0的冲突！
四、tensorflow的安装：
完成了上面的操作之后就剩下tensorflow2.0的安装了！
激活虚拟环境后，在pip下输入：
如果你发现网速很慢（毕竟几百兆的大小），那么就去我的百度云下载。我把链接分享出来：
链接：https://pan.baidu.com/s/1xq2ophMuIvflE8slsjxP4g
提取码：sjay
下载完之后是一个whl文件，用pip安装。
五、测试：
在虚拟环境下：
GitHub 加速计划 / te / tensorflow
184.54 K
74.12 K
下载
一个面向所有人的开源机器学习框架
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a49e66f2
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2 个月前
91dac11a
This test overrides disabled_backends, dropping the default
value in the process.
PiperOrigin-RevId: 663711155
2 个月前
旨在为数千万中国开发者提供一个无缝且高效的云端环境，以支持学习、使用和贡献开源项目。
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