TensorFlow安装教程

TensorFlow是一个基于数据流编程的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。

下面我们就来学习如何安装TensorFlow。

准备工作

我们在TensorFlow的官网可以看到，建议使用的Python版本是3.6-3.9，如果我们现在使用3.10以上的版本，会出现兼容性问题，我们要先去安装旧版本的Python。
我们进入Python的官网，找到Windows版本的下载。

一直往下翻找到一个Python3.8的版本，点击下载，一定要选择installer的版本。
下载好之后双击安装，一定要勾选Add Python 3.8 to PATH，不然后期使用命令的时候会很麻烦。
我们还需要安装 C++ 可再发行软件包，在TensorFlow官网有链接我们可以直接点进去。往下滑找到最新的 Microsoft Visual C++ 可再发行程序包版本，选择X64的版本下载。
双击安装即可。

CPU版本安装

CPU版本安装较为简单，只需要两行命令即可完成安装。打开命令提示符（建议使用管理员身份运行），输入下面两行命令，第一行命令为更新pip包管理器，第二行命令为安装tensorflow。
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pip install --upgrade pip
pip install tensorflow
如果网速比较慢，可以使用清华大学提供的镜像源（建议使用！tensorflow的包比较大，用官方国外的源下载速度很慢，很容易失败）。
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pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
我们进入python的控制台，尝试应用一下，没有报错代表安装成功。
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import tensorflow as tf
tf.__version__

GPU版本安装

首先确保我们的电脑有NIVIDIA的显卡，并且正确的安装驱动（出现NVIDIA控制面板就行）。
确认自己的显卡支持CUDA和cuDNN。
进入CUDA官网，下载CUDA驱动，根据上面的表格下载对应的版本，我安装的是tensorflow-2.6.0，下载CUDA11.2。
下载好之后双击安装，软件会先解压，然后进入安装程序。（因为软件更新，所以后面步骤的版本和前面的可能不相同）
在安装选项这里，我们要选择自定义，勾选CUDA，取消勾选Visual Studio Integration。
Other components和Driver components里的组件我们对比新版本和当前版本，若当前版本高于新版本，就取消勾选。
安装的路径可以修改为其它盘符，这里的路径一定要记住，后面还要用。
等待安装完成，这样就可以了。
进入cuDNN官网，下载对应版本的cuDNN。
下载好后是一个压缩包，我们解压，把所有文件复制到刚才安装的文件夹里。
打开系统环境变量。
在系统变量里添加四个路径，如下图所示
在命令提示符里输入一下（命令V是大写），出现版本号就代表安装成功。
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nvcc -V
打开命令提示符（建议使用管理员身份运行），输入下面两行命令，第一行命令为更新pip包管理器，第二行命令为安装tensorflow，这里需要指定版本，因为tensorflow从2.11.0开始只能在WSL里调用CUDA，我们就安装2.10.0版本。
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pip install --upgrade pip
pip install tensorflow==2.10.0
如果网速比较慢，可以使用清华大学提供的镜像源（建议使用！tensorflow的包比较大，用官方国外的源下载速度很慢，很容易失败）。
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pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install tensorflow==2.10.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
我们进入python的控制台，尝试应用一下，返回true代表安装成功。
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import tensorflow as tf
tf.test.is_built_with_cuda()