Tensorflow的安装

Tensorflow用于搭建神经网络。

目录

• 参考链接
• 查看显卡版本信息
• 开始安装
• • 创建新环境
  • 安装cudatoolkit
  • 安装cuDNN
  • 安装tensorflow
  • 测试

参考链接

安装的参考链接：
参考1
参考2

查看显卡版本信息

我需要安装的是GPU版本，所以首先查看自己电脑的显卡信息。tensorflow的版本需与显卡驱动的版本相对应。
版本信息对应列表
我的电脑的相关对应信息如下：
英伟达NVIDIA Geforce GTX 1050Ti，算力6.1，所以tensorflow可以安装GPU版
我的显卡信息：CUDA 10.1
对应的cuDNN 7.6
对应的python环境3.5-3.8
tensorflow_gpu就选2.3.0版本

开始安装 创建新环境

首先使用anaconda创建独立的新python环境，用于安装tensorflow，在cmd中输入下述命令，其中tensorflow_gpu_env_test是这个环境的名称，3.7是该环境的python版本

conda create -n tensorflow_gpu_env_test python=3.7

创建完成后，激活该环境，代码是conda activate+环境名，cmd中前面出现（）括起的环境名称，说明激活成功

conda activate tensorflow_gpu_env_test

安装cudatoolkit

接着，安装cudatoolkit

conda install cudatoolkit=10.1

安装cuDNN

然后安装cuDNN，版本7.6

conda install cudnn=7.6

安装tensorflow

最后安装tensorflow，使用阿里云镜像

pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

测试

测试是否成功

conda activate tensorflow_gpu_env_test
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available

成功！