miniconda安装tensorflow2 GPU版本

### 回答1：
安装 Miniconda 后，您可以创建一个新的环境并在该环境中安装 TensorFlow 2 GPU 版本。以下是安装步骤：

1. 创建并激活环境：

conda create -n tensorflow-gpu python=3.7
conda activate tensorflow-gpu

2. 安装 TensorFlow 2 GPU 版本：

conda install tensorflow-gpu

3. 测试安装是否成功：

python
import tensorflow as tf
print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))

如果在命令行中输出了随机数组的总和，说明 TensorFlow 安装成功并且正在使用 GPU 进行计算。

### 回答2：
要在Miniconda上安装TensorFlow 2的GPU版本，可以按照以下步骤进行：

首先，确保已正确安装NVIDIA的GPU驱动程序。这是因为TensorFlow 2版本需要GPU支持。

接下来，打开Miniconda的安装目录，并通过命令行进入该目录。

然后，创建一个新的环境来安装TensorFlow 2。可以使用以下命令创建一个名为"tf2_gpu"的环境：
conda create --name tf2_gpu

激活新环境：
conda activate tf2_gpu

安装TensorFlow 2 GPU版本：
conda install tensorflow-gpu

然后，会提示选择要安装的软件包的版本。在提示时，选择与您的CUDA版本和操作系统相匹配的版本。

完成安装后，可以使用以下命令验证TensorFlow是否正确安装：
python
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

如果输出版本号，并且没有报错信息，那么表示TensorFlow 2 GPU版本已成功安装。

在使用TensorFlow 2时，可以将GPU加速设置为默认选项。在Python代码中添加以下行：
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
tf.config.experimental.set_memory_growth(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')[0], True)

以上就是在Miniconda上安装TensorFlow 2 GPU版本的步骤。请注意，安装过程可能因操作系统、CUDA版本等因素而有所不同，可以根据实际情况进行相应的调整。