tensorflow安装，TensorFlow安装到jupyter——

【Tensorflow系列】——1安装

在命令提示符中输入testtfScriptsactivate来激活刚才创建的虚拟环境。安装TensorFlow：使用pip安装TensorFlow，命令为pip install tensorflow==1。

在开始安装TensorFlow 1时，可以按照以下步骤进行，以确保顺利安装： 以管理员权限运行命令提示符，然后创建一个新的虚拟环境：cmd python -m venv testtf 之后，激活该虚拟环境：testtf\Scripts\activate 使用pip安装TensorFlow，如果成功，会进入下一步。

前置知识与准备 明确版本区别：CPU版本无需额外显卡准备，GPU版本则需下载CUDA和cuDNN。版本兼容性：安装前务必确保Tensorflowgpu、Python、CUDA和cuDNN版本之间的兼容性。安装步骤 检查显卡驱动及CUDA版本 查看显卡驱动版本：通过设备管理器查看显卡驱动版本。

安装TensorFlow：在新环境中，使用pip install tensorflow命令安装TensorFlow。如需安装特定版本，可使用pip install tensorflow==x.x.x。 验证安装：安装完成后，在Python环境中输入import tensorflow，如无报错，则安装成功。 加速下载 使用镜像源：为提高下载速度，建议使用清华源或其他镜像站。

【吐槽+GPU问题记录】Tensorflow安装步骤

1、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。

2、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。

3、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。

4、安装前的准备 确认显卡情况：进入设备管理器查看显示适配器，确认电脑是否有独立显卡。如果有独立显卡，可以选择安装GPU版本的TensorFlow；如果没有，则安装CPU版本。安装步骤 CPU版本安装：选择安装工具：建议使用Anaconda进行安装，因为它可以方便地管理Python环境和包。

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、打开命令行，使用虚拟环境命令创建一个新的虚拟环境。安装TensorFlow 0：在已创建的虚拟环境中，使用pip install tensorflowgpu==0命令安装TensorFlow GPU版本。注意处理安装过程中可能出现的问题。验证安装：在Python中运行代码检查TensorFlow GPU是否成功安装。

【tensorflow_gpu安装】

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。

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。

打开命令行，使用虚拟环境命令创建一个新的虚拟环境。安装TensorFlow 0：在已创建的虚拟环境中，使用pip install tensorflowgpu==0命令安装TensorFlow GPU版本。注意处理安装过程中可能出现的问题。验证安装：在Python中运行代码检查TensorFlow GPU是否成功安装。

安装前的准备 确认显卡情况：进入设备管理器查看显示适配器，确认电脑是否有独立显卡。如果有独立显卡，可以选择安装GPU版本的TensorFlow；如果没有，则安装CPU版本。安装步骤 CPU版本安装：选择安装工具：建议使用Anaconda进行安装，因为它可以方便地管理Python环境和包。

要检验 tensorflowgpu 是否安装成功，可以采取以下步骤： 编写测试脚本 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。例如，可以使用 TensorFlow 的 tf.test.is_gpu_available 函数来检查 GPU 是否可用。 运行测试脚本并检查输出 在命令行环境下运行 demo.py 脚本。

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。