怎么将tensorflow-gpu换成CPU版本

如果你想将TensorFlow-GPU切换到CPU版本，你可以按照以下步骤操作：

1. **更新pip安装**：
确保已经卸载了TensorFlow-GPU，可以使用以下命令：

   pip uninstall tensorflow-gpu

2. **安装CPU版本**：
使用以下命令替换GPU版本，安装CPU版本的TensorFlow：

   pip install tensorflow

或者指定特定版本，例如：

   pip install tensorflow==<version_number>

3. **验证安装**：
安装完成后，你可以通过导入并查看`tensorflow.__config__.list_physical_devices('GPU')`来确认是否只加载了CPU设备。

4. **设置环境变量**：
如果你希望Python默认使用CPU，而不是尝试寻找GPU，可以在系统级别的Python环境中设置`TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH=FALSE`。

5. **检查兼容性**：
有些深度学习框架可能对CPU支持有限，确认所选版本的TensorFlow是否完全支持你需要的功能。

请注意，在某些科学计算密集型应用中，虽然CPU版本性能不如GPU，但在没有显卡或者需要跨平台部署的情况下，使用CPU版TensorFlow仍然是可行的选择。

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tensorflow安装教程cpu换成gpu

安装 TensorFlow 并将其配置为使用 GPU 主要是针对有GPU设备并且想要加速深度学习训练的情况。以下是基本步骤：

1. **安装 CUDA**：首先，你需要安装 NVIDIA 的 CUDA，这是运行 GPU 计算的基础。访问 NVIDIA 官网下载并按照指示安装适合你的系统版本的 CUDA。

2. **安装 cuDNN**：cuDNN 是用于加速深度学习计算的库，通常会随 CUDA 一起提供，如果没有，单独从 NVIDIA 进行下载安装。

3. **设置环境变量**：将 CUDA 和 cuDNN 的路径添加到系统的环境变量中，以便 TensorFlow 能够识别它们。

4. **安装 cuTools**（仅适用于 Python）：`cupti` 库可以帮助 TensorFlow 监控 GPU 性能，如果你需要这个功能，可以安装它 (`pip install cupy-cudaXX`，XX是你CUDA的版本号）。

5. **安装 Anaconda 或者 Conda**：虽然不是必需的，但是使用 Anaconda 环境可以方便地管理Python、TensorFlow和其他库，尤其是当涉及GPU支持时。

6. **安装 TensorFlow-GPU**：在激活了包含 cuDNN 和 cuTools 的环境中，通过命令 `conda install tensorflow-gpu` 或 `pip install tensorflow-gpu` 来安装 TensorFlow 的 GPU 版本。

7. **验证安装**：安装完成后，你可以运行一些简单的 TensorFlow 示例，如 `import tensorflow as tf; print(tf.test.is_gpu_available())`，如果返回 True，说明安装成功并且能够利用GPU。

Tensorflow 2是Tensorflow的改进版本么？

是的，TensorFlow 2是TensorFlow的改进版本。TensorFlow 2于2019年发布，旨在提供更简单、更直观的API，并且更加易于使用和学习。相比于TensorFlow 1.x，TensorFlow 2引入了许多重要的改进和新功能，包括以下几个方面：

1. Eager Execution（即时执行）：TensorFlow 2默认启用了Eager Execution，这意味着可以立即执行操作，无需构建计算图。这样可以更直观地编写代码，并且更容易进行调试。

2. Keras集成：TensorFlow 2将Keras作为其主要的高级API，使得构建、训练和部署深度学习模型更加简单和方便。Keras提供了丰富的模型和层的API，以及许多常用的深度学习算法的实现。

3. 模块化设计：TensorFlow 2采用了模块化设计，将不同的功能组件分离成独立的模块，使得用户可以根据需要选择性地导入所需的模块，从而减少了不必要的资源消耗。

4. 动态图与静态图结合：TensorFlow 2中引入了tf.function装饰器，可以将Python函数转换为TensorFlow计算图，从而实现了动态图与静态图的结合。这样可以在保持灵活性的同时，获得静态图带来的性能优势。

5. 支持多种硬件加速器：TensorFlow 2提供了对多种硬件加速器的支持，包括CPU、GPU和TPU等，可以根据需求选择合适的硬件进行加速计算。