TensorFlow安装与配置教程（2022.12）

1. TensorFlow的安装

首先需要安装 Anaconda 环境，可以转至：Anaconda3安装与配置教程（2022.11）。

然后我们打开 Anaconda，创建一个 TensorFlow 环境：

conda create -n TensorFlow python=3.9

进入 TensorFlow 环境，安装 tensorflow：

conda activate TensorFlow

conda install tensorflow  # 安装CPU版本
conda install tensorflow-gpu  # 安装GPU版本

本文安装的为 GPU 版本，安装好后进入 Python，使用以下代码进行检测，没有报错即为安装成功：

>>> import tensorflow as tf

>>> a = tf.constant(1.)
>>> b = tf.constant(2.)
>>> print(a+b)
tf.Tensor(3.0, shape=(), dtype=float32)

>>> print(tf.test.gpu_device_name())
2022-12-19 11:37:47.885107: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /device:GPU:0 with 6007 MB memory:  -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 2070, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 7.5
/device:GPU:0

>>> print('GPU:',tf.config.list_physical_devices(device_type='GPU'))
GPU: [PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]

>>> print('CPU:',tf.config.list_physical_devices(device_type='CPU'))
CPU: [PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU')]

>>> print(tf.test.is_gpu_available())
2022-12-19 11:39:14.914081: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /device:GPU:0 with 6007 MB memory:  -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 2070, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 7.5
True

2. PyCharm配置TensorFlow环境

在 PyCharm 中设置 Python 解释器，在 Conda 环境中选择现有环境，解释器选择：D:\Anaconda3_Environments\envs\TensorFlow\python.exe，Conda 可执行文件选择：D:\Anaconda3\Scripts\conda.exe。

设置好后即可在解释器选择菜单中找到 Python 3.9 (TensorFlow) 选项：

创建一个 Python 源文件，使用之前的代码进行测试：

import tensorflow as tf

a = tf.constant(1.)
b = tf.constant(2.)

print(a+b)
print(tf.test.gpu_device_name())
print('GPU:',tf.config.list_physical_devices(device_type='GPU'))
print('CPU:',tf.config.list_physical_devices(device_type='CPU'))
print(tf.test.is_gpu_available())

终端的配置可以转至：PyTorch安装与配置教程（2022.11）。