大家好，今天我们学习【马上学tensorflow 2.0】之 windows系统安装tensorflow2.0的CPU或GPU版本（anaconda、CUDA、cuDNN）。

tensorflow有CPU和GPU两个版本，接下来我们将学习如何安装。 我们 马上学三点 ，

1. 安装Anaconda
2. 安装CPU版本
3. 安装GPU版本，包括CUDA和cuDNN

大家可以点击下面的“ 了解更多 ”，或搜索“ 马上学123 ”，在线观看PPT讲义。

安装 Anaconda （python环境）

Anaconda是一个非常强大的python工具， 安装Anaconda后，我们就拥有了python环境和大量依赖包， 功能非常强大，可以节省很多流程，省时省心。

下载地址：

https://www.anaconda.com/distribution/

找到windows系统版本，点击 “Download”就可以下载。

下载完成后运行按默认安装

安装 tensorflow 2.0 beta 的CPU版本

tensorflow有CPU和GPU两个版本， 如果你是新手或者电脑不是Nvidia显卡， 建议直接安装cpu版本，快速开始你的学习。

在windows的“开始”菜单中搜索“Anaconda Prompt”， 以管理员权限运行，打开终端命令窗口。

tensorflow 2.0安装命令：（这里安装beta1版本）

 pip install tensorflow==2.0.0-beta1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

加入"-i"从清华的镜像安装，速度会快非常多。

测试 tensorflow 2.0是否安装成功

我们在刚刚的“Anaconda Prompt”命令窗口中， 输入“python”进入python交互模式， 输入下面的两行代码：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

如果输出“2.0.0-beta1”没有报错，说明安装成功了。

安装 tensorflow2.0的GPU版本

还是提醒一下，如果你是新手， 不建议安装GPU版本，安装过程可能会有一些坑，先不要把热情花费在上面。 使用CPU够了，马上开始学下一节吧！等以后有大数据大项目的时候再安装。

我们先去官网看一下版本要求，这一步很重要，否则会有非常多的坑。

查看要求的网站： https://tensorflow.google.cn/install/gpu

必须在您的系统上安装以下NVIDIA?软件：

• NVIDIA? GPU 驱动程序：410.x 或更高版本.
• CUDA? Toolkit：TensorFlow 支持 CUDA 10.0
• cuDNN SDK (>= 7.4.1)

安装GPU版本的过程：

• 先安装python环境Anaconda，和上面的一样；
• 然后安装CUDA和cuDNN，按照官方要求按照；
• 最后安装tensorflow-gpu；

安装 CUDA 10.0

按照要求，我们去官网下载CUDA版本

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

找到CUDA Toolkit 10.0 ，下载windows版本。

下载完成后运行按默认安装就可以,它会自己设置环境变量。

打开Anaconda promt， 输入：nvcc -V 验证CUDA是否安装成功。 默认安装会自动添加环境变量， 如果这里没有显示版本，需要自己添加环境变量

安装 cuDNN

接下来安装cuDNN， 下载地址： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

需要在nvidia上注册账号，使用邮箱注册就可以，免费的。登陆账号后才能下载。 然后选择上面要求的 cuDNN 7.4.1，选择对应windows10版本

解压下载后的文件， 将文件夹里的内容全部拷贝到CUDA的安装目录：

安装 tensorflow-gpu

在windows的“开始”菜单中找到刚刚安装的“Anaconda3 (64-bit)”， 运行“Anaconda Prompt”，打开终端命令窗口。

tensorflow 2.0安装命令：

pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

添加"-i"从清华的镜像安装，速度会快非常多。

测试 tensorflow 2.0是否安装成功

我们在刚刚的“Anaconda Prompt”命令窗口中， 输入“python”进入python交互模式， 输入下面的两行代码：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
tf.test.gpu_device_name()

如果输出“2.0.0-beta1”和“'/device:GPU:0'” 没有报错，说明安装成功了。

总结：

这里我们学习了安装tensorflow2.0的CPU和GPU版本， 如果你是新手还是建议你安装CPU就可以，一条命令就可以开始学习。 如果你需要跑大型项目，那么需要安装GPU版本。 安装过程中严格按照官方的版本要求安装。

这里讲了三点，关键词有哪几个？

那么，你学习tensorflow多久了呢？

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