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深度学习之Tensorflow2安装以及pycharm环境配置

导语：安装好显卡驱动后，我们接着就要安装Tensorflow2，TensorFlow虽是深度学习领域最广泛使用的框架，但是对比PyTorch这一动态图框架，采用静态图（Graph模式）的TensorFlow确实是难用。好在最近TensorFlow支持了eager模式，对标PyTorch的动态执行机制。更进一步地，Google在最近推出了全新的版本TensorFlow 2.0，2.0版本相比1.0版本不是简单地更新，而是一次重大升级（虽然目前只发布了preview版本）。简单地来说，TensorFlow 2.0默认采用eager执行模式，而且重整了很多混乱的模块。毫无疑问，2.0版本将会逐渐替换1.0版本，所以很有必要趁早入手TensorFlow 2.0。（原文链接）下面正式进入tensorflow2的安装过程

目录

查阅Tensorflow2官方文档

 创建python3.8虚拟环境

 安装Tensorflow2.6.0版本

pycharm配置环境 

关于tensorflow

显卡驱动安装

查阅Tensorflow2官方文档


深度学习之Tensorflow2安装以及pycharm环境配置_第1张图片

 下一步，阅读GPU指南

深度学习之Tensorflow2安装以及pycharm环境配置_第2张图片

 下一步，打开此链接

深度学习之Tensorflow2安装以及pycharm环境配置_第3张图片

找到支持CUDA 的tensorflow2版本安装

深度学习之Tensorflow2安装以及pycharm环境配置_第4张图片

 经过查阅，我们得知现在需要安装2.6.0版本 的tensorflow，接下来正式开始安装。

 创建python3.8虚拟环境

打开anaconda3命令行，输入：

 conda create -n tf2-gpu python=3.8

#按y继续

深度学习之Tensorflow2安装以及pycharm环境配置_第5张图片

检查是否安装成功 

conda env list 

深度学习之Tensorflow2安装以及pycharm环境配置_第6张图片

 进入tf2-gpu环境

conda activate tf2-gpu  

 安装Tensorflow2.6.0版本

pip install tensorflow==2.6.0 

深度学习之Tensorflow2安装以及pycharm环境配置_第7张图片

 查看是否安装成功

pip list 

深度学习之Tensorflow2安装以及pycharm环境配置_第8张图片

pycharm配置环境 

  打开pc>file>settings

深度学习之Tensorflow2安装以及pycharm环境配置_第9张图片

Python interpeter>齿轮图标>add 

深度学习之Tensorflow2安装以及pycharm环境配置_第10张图片

system ineterpeter>...

 深度学习之Tensorflow2安装以及pycharm环境配置_第11张图片

anaconda3>env>tf2-gpu>tools>python.exe 

深度学习之Tensorflow2安装以及pycharm环境配置_第12张图片

点击ok退出完成设置，输入以下代码，运行结果一致即完成设置

import tensorflow as tf

print(tf.__version__)

深度学习之Tensorflow2安装以及pycharm环境配置_第13张图片

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