Tensorflow安装 1、导入TensorFlow：在Python环境中运行import tensorflow as tf，如果没有报错，则TensorFlow安装成功。检查CUDA支持：运行tf.test.is_built_with_cuda（）和tf.test.is_gpu_available（），如果都为True，则TensorFlow成功获得了CUDA支持并可以访问GPU。（图片来源网
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。（图片
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。（图片来源网络，侵删）2、
【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。（图片来源网络，侵删）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：
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