TensorFlow2.4 开发 安装篇① 安装必备的开发环境（Windows）
TensorFlow2.4 开发 安装篇① 安装必备的开发环境（Windows）
文章目录
- 1. 简介
- 2. Python3.8安装
- 3. 创建虚拟环境
- 4. 安装TensorFlow
1. 简介
随着现在技术不断的更新迭代，人工智能开发的框架也是在不断的更新，慢慢地就到了现在最火的TensorFlow框架，因为技术迭代速度很快，所以从本文开始我们采用目前（2021-01）最新的版本进行学习，虽然最新版本可能会不稳定但可以保证我们在学完技术后，这些技术不会很快过时。
Tip：
- 如果觉得最新版本可能不稳定，可以选择低版本的进行安装。
- 安装时如果为低版本，cuda和cudnn请选择10.0，10.1有一定的bug。
- Python3.8必须为Tensorflow2.2以上版本
- 新手入门我们从Windows开始，等以后考虑嵌入式AI开发
2. Python3.8安装
我们先去官网进行Python安装包的下载，如果加载过慢，我这里也为大家准备了安装包（传送门）（提取码：8888）
右键安装文件，用管理员身份运行。
勾选下面的 Add Python 3.8 to PATH 然后选择 Install Now 等待安装成功即可，安装成功后重启下电脑，有些电脑加PATH后不重启一样会显示未加入PATH
安装成功后Win + R键唤出运行，输入 cmd 回车
然后在 cmd 中输入 python 回车，若出现上图样子代表安装成功（以前有搞过 Python 的若有多 Python 环境，则需要别的指令验证·，这里不多说了）
3. 创建虚拟环境
如果无需多 Python 环境进行开发的话，直接跳到第四步安装相关库即可
虚拟环境是为了保证不使用全局Python的情况下开辟的一个环境，以后再有别的项目需要不同环境的情况下，就不会那么麻烦了。
在上步中输入 exit() 退出Python，在一个你想要的位置新建一个文件夹（例如我在 E 盘建立了一个 TensorFlow 文件夹），然后在 cmd 中输入
python -m venv E:\TensorFlow\venv
等待一会儿之后虚拟环境就装好了**（注意：这里的 “E:\TensorFlow” 要替换成自己刚才所建立的文件夹）**，装好之后输入
E:\TensorFlow\venv\Scripts\activate
就能进入刚才所建好的虚拟环境了**（输入 deactivate 退出虚拟环境）**
4. 安装TensorFlow
在 cmd 中输入
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
这句话是换 pip 的默认源，默认源为外网地址，安装库时可能会出现 timeout 等问题，我们换成清华源之后下载速度会快很多。
pip install --upgrade pip --user
接着输入这句话我们来更新 pip 的版本（注意：先使用后面带 --user 的指令，如果报错再将 --user 去掉，有些时候没有 --user 它会卸载你原先的 pip 然后就安装不上最新版本的 pip，也就是 pip 会直接没有！！！）
这里要说一下，我们是在 Windows 下进行安装的，与 Linux 有些不同，下一篇我会讲如何在树莓派 Zero WH 上安装TensorFlow（有一些任务我喜欢给小型计算机计算，然后等待结果就好了，虽然慢一些但不会影响主机电脑的性能）
现在我们已经构建好了一个 Python 的虚拟环境，并更新了 pip
输入 pip install tensorflow tensorflow-gpu
等待安装成功即可，TensorFlow 2.4库支持 cuda 11.1 及 cudnn 11.1，我们直接安装这个版本，到 NVIDIA官网进行 Cuda 和 Cudnn 的下载（Cudnn 需要登录后才能下载），我也下载好了（传送门）提取码：8888
对于 Cuda 双击 exe 文件直接安装即可（要记住安装目录，默认安装位置为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA）
安装好后将 cudnn 解压，解压后将其 bin 目录下的文件拷贝至 Cuda 的 bin 目录下，这样就算安装好了。