tensorflow安装：Tensorflow安装步骤详解；

tensorflow-gpu安装教程(面向小白+踩坑记录)

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。

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。

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。

【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、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。

5、安装CPU和GPU版本的TensorFlow的方法如下：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。

【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。

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。

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）。

Keras和Tensorflow(CPU)安装、Pytorch(CPU和GPU)安装以及jupyter使用虚拟...

Keras和Tensorflow安装、Pytorch安装以及jupyter使用虚拟环境的步骤如下： Keras和Tensorflow安装 推荐使用清华大学源：清华大学源是国内的一个镜像源，可以加速下载速度。 使用管理员权限在cmd中进行安装：在Windows环境下，为了避免权限问题，建议使用管理员权限的cmd窗口进行安装。

TensorFlow 5版本已经支持CUDA 10，可以直接使用pip安装：pip install tf-nightly-gpu -i http：//pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com（建议使用国内源以加速下载）。

安装TensorFlowgpu 创建虚拟环境：使用Python 7创建虚拟环境。 安装TensorFlow：在虚拟环境中安装TensorFlowgpu 0。 安装Keras 版本匹配：根据TensorFlowgpu版本选择Keras，如Keras 0。 安装PyTorch 查找版本：查找与CUDA版本匹配的PyTorch版本，如PyTorch 11针对CUDA 13。

PyTorch：一般项目建议使用1TB以上高速硬盘，大型全球性气候预测项目需更大容量存储设备。操作系统：框架运行的基石 Keras、TensorFlow和PyTorch：都首选Linux系统，常用发行版为Ubuntu和CentOS。

whl文件安装安装tensorflow

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

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。

下载TensorFlow的whl文件手动安装：如果使用镜像源仍然下载缓慢，可以考虑直接从镜像网站下载TensorFlow的whl安装包，然后使用pip install命令进行本地安装。前往镜像网站的TensorFlow页面，找到适合自己Python版本和操作系统的whl文件，下载后使用pip install 路径/文件名.whl进行安装。