Windows10环境下TensorFlow 2.0 GPU版安装全攻略

"本教程详细介绍了在Windows 10环境下安装TensorFlow 2.0 GPU版本的步骤，包括Anaconda、CUDA 10.0、cuDNN的安装以及环境变量配置，最后进行TensorFlow安装与测试。" 在安装TensorFlow 2.0 GPU版本之前，你需要一个兼容的开发环境。这个教程特别提到了Windows 10操作系统，但同时也指出，如果你偏好Linux环境，可以选择Ubuntu 16.04或18.04。为了管理Python环境和包，推荐使用Anaconda，这里选择了Python 3.7版本。此外，你需要一个支持CUDA计算的NVIDIA显卡，例如GTX 1060 6GB或GTX 1080 Ti 11GB，并确保安装了最新的驱动程序。 首先，你需要从Anaconda官网下载并安装Anaconda，选择对应的Python 3.7版本。安装完成后，确认Anaconda已经正确安装并设置好环境。 接下来是CUDA 10.0的安装。访问NVIDIA官方网站，下载CUDA 10.0的安装包。安装过程中，确保也安装了CUPTI（CUDA Profiling Tools Interface），这是CUDA开发中不可或缺的一部分。安装完成后，验证CUDA是否成功安装。 对于cuDNN，由于它不是公开提供的，你需要在NVIDIA开发者网站注册账号后下载。解压缩下载的文件，将包含的文件夹重命名为“cudnn”，然后将其复制到CUDA的安装目录下。安装完成后，需要在系统环境变量中配置cuDNN的路径，确保系统能够找到这些库。 环境变量配置包括添加CUPTI和cuDNN的路径。在系统的PATH变量中，新增对应条目并将它们移动到顶部，这样系统在搜索库时会优先查找这些路径。请注意，正确的配置需要有4个关键路径，且都应位于顶部。 完成以上步骤后，你可以通过pip安装TensorFlow 2.0 GPU版本，命令如下： ```bash pip install tensorflow-gpu==2.0.0-rc0 numpy matplotlib pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 安装完毕后，运行一些简单的TensorFlow代码来测试GPU支持是否正常工作。 最后，为了方便代码编写和调试，可以安装PyCharm IDE，其链接已提供。下载并安装PyCharm，创建新的Python项目，然后就可以在集成的环境中愉快地使用TensorFlow进行深度学习开发了。 这个教程详细指导了从零开始在Windows 10上搭建TensorFlow 2.0 GPU环境的全过程，适合初学者和有一定经验的开发者参考。