Windows10下Tensorflow环境搭建全攻略

"tensorflow搭建流程，包括Anaconda、Pycharm、CUDA和cuDNN的安装，以及在Windows10上配置tensorflow(CPU和GPU版)的环境。" 在TensorFlow的搭建过程中，首先需要确保你的系统是Windows 10，并且准备好必要的软件。本教程将指导你如何一步步地设置TensorFlow环境，特别是对于那些希望通过GPU加速计算的用户。以下是你需要的软件： 1. Anaconda：这是一个开源的Python分发版，包含了大量科学计算所需的库和模块，便于管理和创建不同的Python环境。下载时请注意选择与你的操作系统相匹配的版本，同时，由于TensorFlow目前不支持Python 3.7，所以安装时选择Python 3.6版本。 2. PyCharm：这是一款强大的Python集成开发环境（IDE），用于编写和调试代码。你可以根据自己的需求选择社区版或专业版。 3. CUDA：NVIDIA的并行计算平台，是运行在GPU上的编程环境，对于使用GPU版本的TensorFlow至关重要。这里推荐安装CUDA 9.0，因为它是与TensorFlow 1.7版本最稳定的搭配。 4. cuDNN：深度学习库，是CUDA的一个组成部分，加速深度神经网络的训练。同样需要下载与CUDA版本匹配的cuDNN，通常可以从NVIDIA官网上找到。 安装步骤： 1. 安装Anaconda，按照安装向导操作，确保勾选添加到系统路径的选项，这样可以在命令行中直接使用conda命令。同时，也可以选择安装Visual Studio Code，尽管这不是必需的。 2. 打开命令提示符，检查Anaconda是否正确安装，输入`conda --version`，如果显示版本信息，说明安装成功。 3. 使用`conda info --envs`列出已有的环境，确认新安装的Anaconda是否已经创建了默认环境。 4. 通过`conda search --full-name python`查看可用的Python版本，然后使用`conda create --name tensorflow python=3.6`创建名为“tensorflow”的新环境，并指定Python 3.6。 5. 使用`activate tensorflow`激活这个新的环境，现在你就在tensorflow环境下工作了。 6. 在tensorflow环境中安装TensorFlow。如果你只需要CPU版本，可以使用`pip install tensorflow`。若要使用GPU版，则需先确保CUDA和cuDNN已安装并添加到系统路径，接着运行`pip install tensorflow-gpu`。 7. 安装完成后，可以在PyCharm中配置这个环境，选择刚创建的conda环境作为项目的解释器，这样就可以在PyCharm中编写和运行TensorFlow代码了。 务必记住，TensorFlow GPU版本对硬件有一定要求，至少需要一块GTX 1060级别的显卡。此外，确保CUDA和cuDNN的版本与TensorFlow兼容，避免出现无法调用GPU的问题。遵循这些步骤，你将在Windows 10上成功搭建一个完整的TensorFlow开发环境。