Win10下TensorFlow 2.0 CPU/GPU安装全攻略

本文档提供了一篇详细的教学指南，针对Windows 10环境下的TensorFlow 2.0 CPU和GPU安装。首先，确保读者的电脑已经安装了Anaconda，如果没有，则需要参考提供的链接进行安装。更换Anaconda和pip的源可以提高下载速度，尽管这是可选步骤。 对于CPU版本的安装，步骤包括： 1. 打开命令行，创建一个新的TensorFlow环境，如`conda create -n tfpython=3.6`。 2. 激活新环境：`activate tf`。 3. 更新pip工具以获取最新版本：`python -m pip install --upgrade pip`。 4. 使用清华源安装TensorFlow 2.0.0：`pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`。 5. 安装完成后，通过测试验证安装是否成功，例如运行代码检查GPU可用性。 对于GPU版本，由于AMD的支持相对较弱，推荐使用NVIDIA显卡。安装过程涉及以下步骤： 1. 下载CUDA 10.0，访问官方链接：<https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive>，根据系统类型进行下载。 2. 安装CUDA时，确认系统符合TensorFlow 2.0的要求，即CUDA为10.0，cudnn版本为7.6.0或更高。 3. 配置环境变量和路径，确保TensorFlow能识别GPU设备。 4. 重新安装Python和pip，以确保与CUDA兼容。 5. 使用GPU版本的TensorFlow命令进行安装：`pip install tensorflow-gpu==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`。 6. 安装完毕后，同样通过测试脚本来检查GPU功能是否正常。 本文提供了全面的步骤指导，帮助Windows 10用户根据自身需求（CPU或GPU）顺利安装TensorFlow 2.0，确保软件能够在该环境下稳定运行。