win10环境安装TensorFlow2.0 - 吴恩达视频-修复版

文章整体参考吴恩达老师的视频，见如下

https://www.bilibili.com/video/BV19E411Y7Kw?p=4

实际结果：不可行！版本安装后1.1.0！本文提供解决方案！！！

 

一、conda

1. 下载anaconda，可以在官网，也可以在清华大学的映像站 。https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
2. 安装anaconda
3. conda命令介绍可以见博客：https://blog.csdn.net/LEoe_/article/details/70544190
4. conda有效测试：命令行中运行 conda list，查看有无conda的安装列表
5. conda的配置：

6. # 添加Anaconda的TUNA镜像
   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
   
   
   # 设置搜索时显示通道地址
   conda config --set show_channel_urls yes

 

 

二、下载tf2

1. 只有NVIDIA的显卡才可以安装gpu版本，否则安装cpu版本
2. GPU版本安装，注意：原视频中未提供后缀=2.0.0（清华库中只有2.0.0和2.1.0，更高版本不能使用本办法了），会出现安装后版本为1.1.0，加上后缀就可以解决

3. #GPU版本安装（两个版本二选一）
   conda create -n tf2 tensorflow-gpu=2.0.0
   #CPU版本安装（两个版本二选一）
   conda create -n tf2 tensorflow=2.0.0
   
   #查看conda创建的环境
   conda env list
   
   #激活tf2，进入tf2环境
   conda activate tf2
   
   #在tf2环境下更新ipython，如失败多次尝试
   pip install ipython
   
   

   pip安装速度较慢的话，可以在命令后面加上 -i https://pypi.douban.com/simple

三、验证tf2

1. 进入ipython，输入如下代码验证即可

2. #导入tf2
   import tensorflow as tf2
   #测试GPU是否可用
   tf2.test.is_gpu_available()

3. 此时如果提示true则为可用

四、安装pycharm

1. 下载pycharm community版本
2. 安装
3. 
4. 打开
5. 配置编译器，在Existing interpreter中下拉，选择conda的编译器即可
6. 
7. 输入测试代码进行测试

8. import tensorflow as tf
   
   def print_hi():
       print("tf.version=",tf.__version__)
   
   if __name__ == '__main__':
       print_hi()