tensorflow安装——Tensorflow安装慢吗。

TensorFlow在GPU服务的安装

1、在Linux机器上为GPU服务安装TensorFlow的步骤如下：创建Python3虚拟环境：下载并安装最新版的Anaconda individual发行版。使用Anaconda创建一个名为tf的虚拟环境，并激活该环境。检查GPU和CUDA兼容性：确认你的GPU支持Nvidia CUDA。检查你的操作系统版本是否受CUDA支持。

2、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。

3、TensorFlowGPU各版本对应的CUDA/cuDNN安装信息如下：TensorFlow 7 CUDA：通常与CUDA 0或2版本兼容。cuDNN：与cuDNN 0或1版本兼容。TensorFlow 14 CUDA：通常与CUDA 0或1版本兼容。cuDNN：与cuDNN 4或5版本兼容。

pycharm中用pip命令安装tensorflow(超级详细)

1、第一步：确保您使用的 Python 版本为 64 位。如果您的计算机上已经安装了多个版本的 Python，需要确保 PyCharm 使用的是 64 位版本。如果当前版本为 32 位，您可以下载并安装 64 位版本的 Python，不必卸载已安装的 Python，只需将新版本的 Python 路径添加到 PyCharm 中。

2、使用pip安装TensorFlow，命令为pip install tensorflow==1。如果安装失败，检查是否安装了支持你的CPU的TensorFlow版本，如果不支持AVX2指令集，可以访问Tensorflow prebuilt binary for Windows下载适合的版本。PyCharm中的配置：如果在PyCharm中遇到问题，确保虚拟环境被正确设置。

3、testtf\Scripts\activate 使用pip安装TensorFlow，如果成功，会进入下一步。如果安装失败，可能需要进行如下操作：检查是否安装了支持你的CPU的TensorFlow版本。如果版本不支持AVX2，访问以下链接下载适合的版本：Tensorflow prebuilt binary for Windows 如果在PyCharm中遇到问题，确保虚拟环境被正确设置。

4、在激活的TensorFlow环境中，输入pip install tensorflow==0进行安装。安装完成后，通过命令行输入python c import tensorflow as tf； print检查TensorFlow是否成功安装及其版本。下载并安装Pycharm 2021：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。

5、在多次的失败中。终于被我找到了一个正确的安装方法。就是在终端输入“pip --default-timeout=10000 install --upgrade https：//storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow -0-py3-none -any.whl”安装完成后，未出现异样。但是到这里并没有完。

6、在Windows10上配置Anaconda+Python6+TensorFlow+PyCharm的步骤如下：安装Anaconda：下载并安装最新版本的Anaconda。在安装过程中，注意选择“为所有用户安装”和“添加到PATH环境变量”等选项。创建Python 6环境：以管理员权限启动Anaconda Prompt。

【tensorflow_gpu安装】

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）。

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。

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。

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。

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。可能会遇到如找不到zlibwapi.dll的错误，此时需要从相关网站下载并放置到正确路径。