tensorflow安装，Tensorflow安装详细教程！

本文目录一览：

• 1、pycharm如何安装tensorflow
• 2、whl文件安装安装tensorflow
• 3、【tensorflow_gpu安装】
• 4、ubuntu16.04安装tensorflow(GPU)版本的心酸历程
• 5、【吐槽+GPU问题记录】Tensorflow安装步骤
• 6、tensorflow2.4版本安装与配置,并避坑

pycharm如何安装tensorflow

1、在PyCharm中安装TensorFlow的步骤如下： 准备工作确保已安装Python（推荐版本7-11）并正确配置PyCharm的Python解释器。若使用虚拟环境，需提前激活环境以避免依赖冲突。

2、访问Pycharm官方网站进行下载，无需注册。按照安装向导完成安装。在Pycharm中配置TensorFlow：打开Pycharm，新建或打开一个项目。在设置中，找到“Project： [项目名] Python Interpreter”。点击齿轮图标，选择“Add Interpreter”。

3、开发工具配置：PyCharm：新建项目时选择Anaconda的Python解释器，可直接调用TensorFlow。Jupyter Notebook：适合交互式实验，通过！pip install tensorflow快速安装（需在Anaconda环境中）。安装建议：避免直接使用pip install tensorflow，可能因网络问题导致下载失败。

whl文件安装安装tensorflow

下载whl文件：访问http：//tensorflow安装，找到与你tensorflow安装的Python版本和系统匹配tensorflow安装的TensorFlow whl文件并下载到本地。执行安装命令：打开命令行工具tensorflow安装，导航到whl文件所在目录，执行pip install 文件名.whl命令进行安装。

安装whl文件：打开命令行工具，进入你的Python虚拟环境（如果有的话），然后导航到whl文件所在的目录。

首先进入linux命令模式，可以按快捷键ctrl+alt+t打开终端，在命令输入python命令，查看并确认系统安装python版本为最低为7以上。

具体步骤：方法一：从源码编译（复杂但彻底）：下载TensorFlow源码：git clone https：//github.com/tensorflow/tensorflow.git 安装依赖：Bazel、Python开发库、NumPy等（参考官方指南）。配置编译选项：在./configure中启用AVX2/FMA支持。

【tensorflow_gpu安装】

循环登录问题：若安装后出现无限循环登录界面，需多次尝试安装（如卸载驱动后重新安装），或通过Ctrl+Alt+F1进入终端，使用nvidia-smi检查是否安装成功。CUDA版本选择 必须选择CUDA 0：TensorFlow（GPU版本）早期仅支持CUDA 5或0，而CUDA 0及以上版本不兼容。

使用清华镜像安装TensorFlow-GPU：在Conda环境中运行pip install tensorflow-gpu==0 -i https：//pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple命令安装TensorFlow-GPU（根据需要更改版本）。3 验证安装 进入Python环境：在Conda环境中运行python命令进入Python环境。

TensorFlow GPU安装教程： CUDA与cuDNN安装 选择合适的版本：根据TensorFlow版本和Python版本，选择合适的CUDA和cuDNN。确保所选版本与显卡驱动兼容。 安装CUDA：从NVIDIA官网下载并安装CUDA，选择精简安装。安装完成后，通过命令nvcc V验证安装是否成功。

下载cuDNN，注册后解压并将其bin文件夹内的内容复制到CUDA的bin目录，加入环境变量，通过bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe验证安装。 Conda环境创建与TensorFlow安装在命令行中，创建与TensorFlow版本对应的conda环境，然后使用pip安装tensorflow-gpu（如0）。

要验证 tensorflow-gpu 的安装是否成功，可以采取以下步骤：首先，编写一个名为 demo.py 的简单脚本，其中包含一些GPU相关的计算操作。在运行此脚本时，检查终端的日志输出，如果其中包含了关于GPU的信息，说明已成功利用GPU进行计算。

ubuntu16.04安装tensorflow(GPU)版本的心酸历程

1、激活环境后安装TensorFlow：conda activate tf_gpu && pip install tensorflow-gpu.总结：Ubuntu104安装TensorFlow（GPU版本）需严格把控版本兼容性（CUDA 0 + cuDNN x + TensorFlow x），并注意分区、驱动安装及环境隔离等细节。若遇到问题，可优先检查版本匹配性和环境变量配置。

2、CPU版本TensorFlow配置： 确保Anaconda环境：首先，确保系统中已安装Anaconda环境。 检查环境：在终端中检查Python版本和环境配置。 安装TensorFlow：在默认环境或创建的虚拟环境中，通过pip命令安装TensorFlow。 测试安装：安装完成后，通过Python代码测试TensorFlow是否成功安装并正常运行。

3、CPU版本安装：如果不需要GPU支持，可以安装CPU版本：pip install --upgrade tensorflow。验证安装 安装完成后，可以通过启动Python解释器并尝试导入TensorFlow来验证安装是否成功：python -c import tensorflow as tf； print（tf.__version__）。如果安装成功，这将打印出安装的TensorFlow版本号。

【吐槽+GPU问题记录】Tensorflow安装步骤

1、GPU版本安装时，首先需要确认CUDA版本。作者原先是通过命令查看，但中文官网未提供对应CUDA 12的安装指南。因此，作者尝试下载最新版本（假设为10）的Tensorflow-GPU，同时下载CUDA工具包并安装。

2、Tensorflow安装步骤：CPU版本安装步骤：在已安装Anaconda的基础上，通过命令行创建独立环境。激活创建的环境。在激活的环境中安装Tensorflow CPU版本。GPU版本安装注意事项：确认CUDA版本：安装Tensorflow GPU版本前，需确认CUDA版本与Tensorflow版本的兼容性。建议访问Tensorflow官网查阅支持的CUDA版本。

3、CUDA与cuDNN安装首先，根据TensorFlow 0和Python版本选择合适的CUDA（如CUDA 1）和cuDNN（版本6）。检查显卡支持的CUDA版本，确保选择的版本不超过显卡驱动支持的最高版本。从NVIDIA官网下载并安装CUDA，选择精简安装，验证安装成功后，通过nvcc -V命令检查。

4、TensorFlow-GPU安装教程（面向小白+踩坑记录）CUDA与cuDNN安装配置 1 CUDA安装 确定TensorFlow与CUDA版本对应关系：首先，需要确定你要安装的TensorFlow版本与CUDA版本的对应关系。例如，TensorFlow 0需要CUDA 1和cuDNN 6。

5、TensorFlow GPU安装教程： CUDA与cuDNN安装 选择合适的版本：根据TensorFlow版本和Python版本，选择合适的CUDA和cuDNN。确保所选版本与显卡驱动兼容。 安装CUDA：从NVIDIA官网下载并安装CUDA，选择精简安装。安装完成后，通过命令nvcc V验证安装是否成功。

6、在Windows上安装TensorFlow GPU版本存在一些限制，11及后续版本不再直接支持。对于Windows用户，推荐选择10及更早版本，或者在WSL2环境中进行安装。以下是安装步骤： CUDA Toolkit安装：访问NVIDIA官网下载cuda_10_5206_windows版本，安装后将CUDA路径添加到系统环境变量。

tensorflow2.4版本安装与配置,并避坑

1、打开Python命令行，输入import tensorflow as tf和print（tf.__version__），验证TensorFlow是否成功安装且版本正确。避坑指南：虚拟环境问题：如果在安装TensorFlow后无法导入，可能是因为包被安装到了默认位置而非虚拟环境中。这通常发生在打开终端时默认进入base环境的情况下。

2、CUDA版本：11cuDNN版本：0.5TensorFlow-GPU版本：1详细避坑记录 CUDA版本对应 RTX 30系列显卡支持的CUDA版本从11起步，而TensorFlow在发布时（尤其是在RTX 30系列显卡刚上市时）可能还未完全适配这些新版本的CUDA。

3、这个问题通常是版本不匹配导致的。检查CUDA和cuDNN的版本，确保它们与TensorFlow-GPU版本兼容。如果重新安装后仍然出现问题，可以尝试从网上下载缺失的dll文件，并将其添加到CUDA的相应目录下。在PyCharm内出现找不到cudart文件的错误 这个问题可能是环境变量配置不正确导致的。

4、安装Python 17版本。下载并安装Anaconda，这是一个流行的Python数据科学平台，可以方便地管理Python环境和包。创建并配置Anaconda环境：打开Anaconda Prompt，创建一个新的虚拟环境，指定Python版本为17。在新环境中安装tensorflowgpu 0版本，以及其他必要的Python库。

5、TensorFlow-GPU安装教程（面向小白+踩坑记录）CUDA与cuDNN安装配置 1 CUDA安装 确定TensorFlow与CUDA版本对应关系：首先，需要确定你要安装的TensorFlow版本与CUDA版本的对应关系。例如，TensorFlow 0需要CUDA 1和cuDNN 6。