Anaconda 安装tensorflow1.4gpu

以下是在 Anaconda 中安装 TensorFlow 1.4 GPU 版本的步骤：

1. 确保您的计算机已安装 NVIDIA 显卡和 CUDA 工具包。您可以在 NVIDIA 官网上下载和安装对应版本的 CUDA 工具包。

2. 创建一个新的 Anaconda 环境：

conda create -n tf14gpu python=3.6

3. 激活新的环境：

conda activate tf14gpu

4. 安装 TensorFlow GPU 版本：

pip install tensorflow-gpu==1.4

5. 安装其他必要的依赖项：

pip install numpy scipy matplotlib pillow

6. 验证 TensorFlow 是否正确安装：

python
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)

如果输出结果为 1.4.0，则表示 TensorFlow GPU 版本已成功安装。

7. 如果您还需要安装其他库，比如 Jupyter Notebook，可以使用以下命令：

pip install jupyter

8. 启动 Jupyter Notebook：

jupyter notebook

您现在可以在 Jupyter Notebook 中使用 TensorFlow GPU 版本了。

相关问题

anaconda安装tensorflow-GPU

### 使用 Anaconda 安装 TensorFlow-GPU

为了确保兼容性和最佳性能，安装 TensorFlow-GPU 需要仔细考虑 CUDA 和 cuDNN 的版本匹配。对于特定版本的 TensorFlow-GPU，推荐遵循官方支持的依赖关系。

#### 创建并配置 Conda 虚拟环境
创建一个新的 conda 环境来隔离 TensorFlow 及其依赖项是一个良好的实践。这有助于防止不同库之间的潜在冲突：

conda create -n tensorflow_gpu python=3.5
conda activate tensorflow_gpu

#### 安装 TensorFlow-GPU 版本
考虑到不同的 TensorFlow 版本对 CUDA 和 cuDNN 有不同的需求，选择合适的 TensorFlow 版本至关重要。例如，TensorFlow 1.4 对应于较低版本的 CUDA 和 cuDNN 组合[^1]。然而，更现代的 TensorFlow 版本可能需要更新的 CUDA/cuDNN 版本组合[^5]。

针对较新的 TensorFlow 版本（如 TensorFlow 2.x），可以直接通过 `conda` 或者 `pip` 来安装带有 GPU 支持的 TensorFlow:

# 使用 conda 安装最新稳定版的 tensorflow-gpu
conda install tensorflow-gpu

# 如果想要指定某个具体版本比如 TensorFlow 2.1 并且已知对应的 CUDA 版本，则可以通过 pip 安装
pip install tensorflow-gpu==2.1

#### 设置 Jupyter Notebook 内核
为了让 Jupyter Notebook 认识到新环境中安装的 Python 解释器及其模块，需注册该环境作为可用内核之一[^4]:

conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=tensorflow_gpu --display-name "Python (tensorflow_gpu)"

完成上述操作后，重启 Jupyter Notebook 应能看见新增加的 kernel 选项 “Python (tensorflow_gpu)”。

#### 测试安装是否成功
最后一步是在新建的虚拟环境中运行简单的 TensorFlow 示例程序验证 GPU 是否被正确识别和支持：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

anaconda安装tensorflow1.4.0

安装TensorFlow 1.4.0的方法是先下载对应的whl文件，然后使用pip进行安装。然而，目前我没有找到适用于Python 2.7的TensorFlow 1.4.0版本的whl文件。如果您想在低版本的Python中安装TensorFlow，您可以考虑使用TensorFlow 1.5.0版本的whl文件进行安装。您可以在网上搜索并下载适用于Python 2.7的TensorFlow 1.5.0版本的whl文件，然后按照安装教程进行安装。请注意，安装过程中可能会遇到一些问题，您可以参考相关的安装教程和临时添加镜像源的方法来解决这些问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Windows+Python 2.7 成功安装 Tensorflow 1.4.0](https://blog.csdn.net/piupiu78/article/details/124658637)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [下载安装Anaconda及tensorflow1.4教程（自用）](https://blog.csdn.net/zjj_learning_path/article/details/126826732)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [日常防忘：安装tensorflow_gpu-1.4.0](https://blog.csdn.net/weixin_45486448/article/details/109484600)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]