tensorflow版本选择CPU tensorflow2.0gpu版本

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

• 1

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：

https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

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：

</div><div><div></div></div>
            <link href="" rel="stylesheet">
                            </div>

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

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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：

https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

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：

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