怎么安装tensorflow怎么安装tensorflow包

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。

2、在激活的TensorFlow环境中，输入pip install tensorflow==0进行安装。安装完成后，通过命令行输入python c import tensorflow as tf； print检查TensorFlow是否成功安装及其版本。下载并安装Pycharm 2021：访问Pycharm官方网站进行下载，无需注册。按照安装向导完成安装。

3、打开Pycharm，输入import tensor flow，又出现问题。只需将文件dtype.py打开，然后把（[（quint8， np.uint8， 1）]）全部改成（[（quint8， np.uint8，（1，）]）就完美的安装成功了。

4、安装命令：例如使用pip安装TensorFlow CPU版本，pip install tensorflow；或者安装GPU版本，需要确保CUDA和cuDNN已正确安装。验证安装：可以通过运行TensorFlow程序并检查是否使用GPU来验证安装是否成功。

5、如果在执行第三步时遇到网络连接错误，应修改安装命令为：pip install tensorflow-gpu==0 -i pypi.doubanio.com/simpl... --trusted-host pypi.doubanio.com，确保安装过程顺利。第五步，添加环境变量。第六步，在cmd中测试安装环境。第七步，在PyCharm中引入tensorflow-gpu。

6、打开PyCharm的Terminal 在PyCharm界面最下方找到并点击 Terminal 选项卡，打开命令行界面。使用清华源镜像地址安装命令包 安装命令包的格式为：pip install 包名 -i https：//pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/。

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。

TensorFlow在GPU服务的安装

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）。

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。确保已安装gcc编译器和必要的开发包。

使用bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe验证cuDNN安装。 Conda环境创建与TensorFlow安装 创建Conda环境：在命令行中，使用Conda创建与TensorFlow版本对应的conda环境。 安装TensorFlow GPU：在创建的conda环境中，使用pip安装tensorflowgpu。

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。建议访问Tensorflow官网查阅支持的CUDA版本。

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）。

在Windows上安装TensorFlow GPU版本的步骤如下：CUDA Toolkit安装：访问NVIDIA官网下载cuda_10_5206_windows版本。安装后，将CUDA路径添加到系统环境变量中。cuDNN安装：从cuDNN官网下载cudnnwindowsx86_640.163_cuda11archive。解压并复制文件到CUDA安装路径对应的文件夹中。