Tensorflow2.0实战指南：环境配置与conda安装

"这篇学习笔记主要介绍了如何开始深度学习的实战，特别是基于Tensorflow2.0的实践。作者强调了勇于开始和脚踏实地的重要性，并分享了个人在配置Tensorflow2.0环境时的经验，推荐使用conda来创建TF2.0的虚拟环境，特别是对于新手而言更为简便。笔记详细讲解了在Win10环境下使用conda创建Python虚拟环境并安装CPU版本的Tensorflow2.0，同时也提及Ubuntu的安装过程。此外，提到了GPU支持的情况，并指出对于学习来说，CPU版本已经足够，而大型项目则可能需要GPU版本。还推荐了使用miniconda作为轻量级的Python环境管理工具，并提供了清华源的下载链接。" 在这篇学习笔记中，主要涉及以下知识点： 1. **深度学习基础**：笔记的背景是深度学习的基础知识回顾，意味着读者应具备一定的深度学习理论基础，如神经网络、反向传播等。 2. **Tensorflow2.0**：Tensorflow2.0是Google开发的一个强大的深度学习框架，相比1.x版本，它提供了更友好的API和默认的Eager Execution模式，使得代码更加直观和可调试。 3. **环境配置**：配置Tensorflow2.0环境是学习过程中的一大挑战，作者建议使用conda来创建虚拟环境，以隔离不同项目所需的依赖，并避免版本冲突。 4. **conda环境管理**：conda是一个开源的包管理器和环境管理系统，用于轻松管理和创建Python环境。通过conda，用户可以方便地安装、升级和卸载软件包，以及切换不同的Python环境。 5. **GPU支持**：虽然GPU加速对于大规模计算非常有用，但对于初学者或小型项目，CPU版本的Tensorflow2.0已足够使用。安装GPU版本需要兼容的硬件和额外的驱动程序（如CUDA和cuDNN）。 6. **miniconda**：miniconda是一个简化版的Anaconda，包含Python和conda，用于快速安装和管理Python环境，占用更少的存储空间，安装过程更快捷。 7. **安装步骤**：在Windows和Ubuntu上，通过conda创建虚拟环境，然后使用pip安装Tensorflow2.0。笔记中提供了清华大学镜像的下载链接，这通常能提供更快的下载速度。 8. **Python虚拟环境**：虚拟环境允许在独立的环境中运行项目，每个项目的依赖关系互不干扰，避免了不同项目间版本冲突的问题。 通过这些知识点的学习，读者可以顺利搭建Tensorflow2.0的开发环境，为进一步深入学习深度学习和实践项目打下基础。