Windows10下Tensorflow2.0 安装及环境配置教程(图文)

yipeiwu_com5年前 (2020-03-06)Python基础

下载安装Anaconda

下载地址如下，根据所需版本下载

在这里插入图片描述

安装过程暂略（下次在安装时添加）

下载安装Pycharm

下载安装Pycharm，下载对应使用版本即可

在这里插入图片描述

如果你是在校学生，有学校的edu邮箱，可以免费注册Pycharm专业版，注册地址如下，本文不详细说明

在这里插入图片描述

下载CUDA10.0

下载地址如下CUDA Toolkit 10.0 Archive

下载之后默认安装即可

下载CUDNN

通过此处选择版本对应的CUDNN，对于本次配置就选择Windows 10对应的版本

在这里插入图片描述

下载CUDNN需要注册一个NVIDIA的账号，点击注册，登录即可

在这里插入图片描述

下载好CUDNN之后将其解压在CUDA的安装目录下，Win10默认的安装目录如下：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0

之后，通过右键点击此电脑——>属性——>高级系统设置——>环境变量

在这里插入图片描述

然后配置环境变量，添加如下环境变量

在这里插入图片描述

重新安装NVIDIA最新驱动

因为安装CUDA时，因为版本原因，会安装版本较低的NVIDIA驱动，所以我们从官网下载最新的驱动重新覆盖安装一遍即可

创建Conda环境，并安装tensorflow2.0

通过Anaconda的conda create创建新的环境，便于我们程序及其环境的配置及其管理

首先按Win+R键，输入cmd，回车

在这里插入图片描述

然后在cmd界面输入，conda create --name tensorflow2.0 python=3.7,其中tensorflow2.0可以换成你想要的名字

在这里插入图片描述

回车后输入y

在这里插入图片描述

之后稍作等待可以看到安装成功

在这里插入图片描述

使用conda info --env看看环境

在这里插入图片描述

之后使用conda activate tensorflow2.0来激活刚才创建的环境

在这里插入图片描述

依据需求pip安装tensorflow，sklearn，matplotlib等软件。此处以tensorflow2.0为例，激活环境后输入pip install tensorflow-gpu，之后进行下载安装。

经过一系列安装之后提示安装成功

在这里插入图片描述

配置Pycharm，将刚建立的环境应用在Pycharm中

打开pycharm建立一个新的project

在这里插入图片描述

选择Pure Python，在选择Existing interpreter

在这里插入图片描述

之后选择你anaconda中新建的环境变量位置中的python.exe文件，使pycharm使用你创建的环境来编译文件。

在这里插入图片描述

最后选择Make available to all projects并创建Project

在这里插入图片描述

之后创建一个.py文件，进行测试，可以发现我们已经可以通过Pycharm使用我们之前创建的环境了。

在这里插入图片描述

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

返回列表

上一篇：Python字符转换

下一篇：PHP生成静态页面详解

相关文章

python利用装饰器进行运算的实例分析

今天想用python的装饰器做一个运算，代码如下 >>> def mu(x): def _mu(*args,**kwargs): return x*x...

OpenCV搞定腾讯滑块验证码的实现代码

OpenCV搞定腾讯滑块验证码的实现代码

前言废话滑块验证码破解是一直都想搞的项目，毕竟多数网站都会采用滑块验证码，于是最近在修改论文的闲暇之余把这事儿给解决了。要搞现在的滑块验证码绕不开图像处理，图像处理当然是首推Ope...

Django实现图片文字同时提交的方法

本文实例讲述了Django实现图片文字同时提交的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： jQuery为我们网站开发解决了很多问题，使我们的网站用户体验大大的提高了。举个简单的例子，我...

Python实现把utf-8格式的文件转换成gbk格式的文件

需求：将utf-8格式的文件转换成gbk格式的文件实现代码如下：复制代码代码如下: def ReadFile(filePath,encoding="utf-8"): &...

对python调用RPC接口的实例详解

要调用RPC接口，python提供了一个框架grpc，这是google开源的 rpc相关文档： https://grpc.io/docs/tutorials/basic/python.h...