tensorflow卸载干净

### 彻底卸载 TensorFlow 的方法

#### 卸载 TensorFlow 及其 GPU 版本
为了确保 TensorFlow 被完全移除，可以先通过 `pip` 或者 `conda` 来卸载已安装的 TensorFlow 包。如果之前安装的是带有 GPU 支持的版本，则需要特别注意处理 CUDA 和 cuDNN。

对于使用 `pip` 安装的情况：

pip uninstall tensorflow-gpu==2.1.0  # 如果是CPU版则为tensorflow而非tensorflow-gpu [^1]

当采用 Anaconda 环境管理工具时，应该进入对应的虚拟环境中执行如下操作来移除 TensorFlow：

conda remove tensorflow  # 移除整个包及其依赖项 [^3]

#### 清理残留文件与配置
即使成功地卸载了软件包本身，仍可能存在一些未被自动清除的数据。这些数据可能存在于以下几个方面：

- **环境变量**：检查并编辑系统的 PATH 等环境路径设置，去除任何指向旧 TensorFlow 安装目录的内容。

- **缓存文件夹**：在 Anaconda 中，默认情况下会在安装 anaconda 文件夹内留下名为 envs 和 pkgs 的子文件夹作为不同 Python 环境以及下载好的 tarball 存储库；可以直接手动删除这两个文件夹以释放 C 盘空间[^5]。

- **快捷方式**：Windows 用户可以在桌面或其他地方找到由 Anaconda 创建的应用程序图标或链接，并按照常规方式进行物理删除——即右击 -> 更多 -> 打开文件所在的位置，随后将其从磁盘上彻底删去。

- **注册表条目**：最后一步涉及修改 Windows 注册表中的记录。这通常不是必需的操作，除非遇到了特定问题提示存在冲突性的注册表键值影响新版本 TensorFlow 正常工作的情况下才考虑这样做。不过，在做这项更改前务必做好备份以防万一造成其他应用程序异常行为的发生。

完成上述步骤之后，理论上就可以认为已经完成了对 TensorFlow 的一次较为完整的卸除了。