TensorFlow 2.0 Linux安装教程：加速与简易API

本文是一篇详细的TensorFlow 2.0安装教程，主要针对Linux系统，特别适合那些希望在新版本中体验易用性提升和性能优化的开发者。TensorFlow 2.0的发布强调了对API的简化，例如从早期版本中的slim、tf.layers和tf.contrib切换到更统一的tf.keras，这有助于减少开发者的困惑。此外，文章指导读者如何使用Anaconda进行安装，因为Anaconda可以简化TensorFlow的安装过程。 首先，建议安装Miniconda，因为它允许用户按需安装Python包，避免不必要的资源占用。下载Miniconda后，按照默认步骤安装，但要注意，由于时代变化，Anaconda可能不再提供国内镜像，官方源仍然可用。 安装过程中，文章提到了创建一个新的Conda环境（命名为tf2），并指定Python版本为3.6，同时为了支持GPU版本的TensorFlow 2.0，还需安装CUDA和cuDNN。虽然TensorFlow 2.0暂不支持CUDA 10.1，但文中给出了相应的cuDNN版本号。激活新环境后，可以执行`conda install tensorflow=2.0`命令来安装TensorFlow 2.0。 对于那些已在机器上安装了CUDA和cuDNN的用户，如果系统兼容，可能无需执行额外的安装步骤。整个教程旨在帮助读者高效、顺利地在Linux系统上部署TensorFlow 2.0，以便于利用其最新的特性进行深度学习项目开发。 通过这篇教程，读者不仅能掌握TensorFlow 2.0的安装技巧，还能了解版本升级带来的优势，为今后的编程工作打下坚实基础。