在anaconda虚拟环境中装有TensorFlow-gpu v2.3.0，罗列出对应的install stable-baselines3和gym和gym-super-mario-bros能够对应TensorFlow-gpu v2.3.0的版本帮我罗列出来哦

根据官方文档，stable-baselines3、gym和gym-super-mario-bros对应TensorFlow-gpu v2.3.0的版本如下：

- stable-baselines3: 可以使用最新版本的stable-baselines3，因为它支持TensorFlow 2.x的所有版本，包括v2.3.0。
- gym: 可以使用gym v0.17.2版本。你可以使用以下命令安装：

  pip install gym==0.17.2

- gym-super-mario-bros: 可以使用gym-super-mario-bros v7.3.0版本。你可以使用以下命令安装：

  pip install gym-super-mario-bros==7.3.0

希望对你有所帮助！

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anaconda虚拟环境下载tensorflow-gpu1.5.0

以下是在anaconda虚拟环境中下载tensorflow-gpu1.5.0的步骤：

1. 打开anaconda prompt，创建一个新的虚拟环境，命名为“tf-gpu”：

   conda create -n tf-gpu

2. 激活虚拟环境：

   activate tf-gpu

3. 安装tensorflow-gpu1.5.0：

   conda install tensorflow-gpu=1.5.0

4. 安装完成后，验证tensorflow-gpu是否正确安装：

   python
   import tensorflow as tf
   hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
   sess = tf.Session()
   print(sess.run(hello))

如果输出“Hello, TensorFlow!”则说明tensorflow-gpu已经成功安装。

注意：在安装tensorflow-gpu前，需要确保电脑上已经安装了NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包。同时，如果需要使用cuDNN加速，还需要安装cuDNN库。具体操作可以参考tensorflow官网的安装指南。

使用anaconda3+pycharm配置tensorflow-gpu2.4.0深度学习环境经验分享

使用Anaconda3和PyCharm来配置TensorFlow-GPU 2.4.0深度学习环境是一个相对简单的过程，我将分享我的经验。

首先，你需要确保已经在计算机上安装了Anaconda3和PyCharm。然后，你可以按照以下步骤进行配置：

1. 打开Anaconda Navigator，并创建一个新的虚拟环境。你可以选择Python 3.7版本，并命名环境为"tensorflow-gpu"。

2. 激活新环境后，在终端或命令提示符下输入以下命令来安装TensorFlow-GPU 2.4.0：

   conda install tensorflow-gpu=2.4.0

3. 安装完成后，你可以通过以下命令验证TensorFlow-GPU是否正确安装：

   python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

如果输出显示为2.4.0，则说明TensorFlow-GPU已经成功安装。

4. 接下来，在PyCharm中打开一个新的项目。在项目设置中，选择已创建的虚拟环境"tensorflow-gpu"作为项目的Python解释器。

5. 在PyCharm的终端中，使用以下命令来安装GPU版本的TensorFlow依赖项：

   pip install tensorflow-gpu==2.4.0

6. 安装完成后，你可以编写和运行使用TensorFlow-GPU的代码了。

在配置过程中，可能会遇到一些问题。例如，TensorFlow-GPU要求计算机上安装了适当的显卡驱动程序，并且CUDA和cuDNN版本与TensorFlow-GPU的要求相匹配。此外，如果你在安装过程中遇到任何问题，可以尝试升级或降级Anaconda、PyCharm和TensorFlow-GPU版本，以找到兼容的组合。

总之，通过Anaconda3和PyCharm配置TensorFlow-GPU 2.4.0深度学习环境是一项相对简单的任务。如果按照上述步骤操作，你应该能够成功地设置和使用TensorFlow-GPU来进行深度学习任务。