Python 3.8.8 Tensorflow 2.3.0安装

教程可在tensorflow官网查看

升级 pip 版本

（可选步骤，如果pip版本大于19.0， 可忽略此步骤，pip版本查看命令： pip -V），

打开anaconda prompt 命令行，执行：

python -m pip install --upgrade pip

安装tensorflow2.3的cpu版本

pip install tensorflow-cpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/

等待安装结束即可完成安装。

进行验证

import tensorflow
print(tensorflow.__version__)

或者

在ANACONDA窗口的tensorflow的环境中，跑一个test.py，看是否能运行成功。

test.py的内容如下：

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
# Create TensorFlow object called tensor
hello_constant = tf.constant('Hello World!')

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    # Run the tf.constant operation in the session
    output = sess.run(hello_constant)
    print(output.decode())# bytestring decode to string.

如下图，得到了“Hello World”证明一切安装顺利。

或者在spyder中得到

tensorflow中有keras

再安装个keras（可选）

gpu版本（因硬件条件未尝试，有机会补）：
二、Tensorflow GPU 版本安装

（一）检查nvidia驱动版本，NVIDIA驱动程序需 418.x 或更高 版本。

可在命令行中执行查看驱动版本： nvidia-smi

（二）安装依赖库

GPU版本有两个依赖库cuda和cudnn，对于 tensorflow2.3来讲，

CUDA的版本需要是 10.1

cudnn版本号需要不小于 7.6

因为GPU版本这两个依赖库比较大，不推荐大家手动配置，

我们使用conda安装，建议大家设置 conda的国内源。

然后打开anaconda prompt 命令行，先后执行下面两行安装命令：

conda install cudatoolkit=10.1 

conda install cudnn=7.6.5

最后执行tensorflow安装：

pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple

参考文章：https://blog.csdn.net/weixin_56197703/article/details/125192385