安装TensorFlow

TensorFlow由Google公司打包成一个 pip 安装包，可以用正常安装包的方式安装 TensorFlow ，即进入命令行执行下面这一条简单的语句

正常安装：

pip install --upgrade tensorflow # CPU版本
pip install --upgrade tensorflow-gpu # GPU版本

但此方法是在国外网站上下载包，所以下载速度慢且容易失败。

下面我们来看多快好省的安装方法吧~（ps：如果能够翻墙的话可以忽略这里）

轻松解决你的烦恼

快速安装（用国内开源镜像安装）：

python2

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow # CPU版本
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu # GPU版本

python3

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow # CPU版本
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu # GPU版本

可以将上面的镜像网站地址更换成其他镜像地址

国内镜像网站

阿里云
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中国科技大学
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

豆瓣(douban)
http://pypi.douban.com/simple/

清华大学
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

中国科学技术大学
http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

安装GPU版本的同志朝这看~

安装好TensorFlow后我们在python中输入

import tensorflow as tf

GPU版本的会提示没有找到 CUDA 和 cuDNN

安装CUDA

前往官网上下载对应的CUDA Toolkit，可参考

博主的tensorflow-gpu版本是1.13.1，所以对应下载CUDA 10.0

下载好之后直接双击安装行了，安装时间可能会有点长，请耐心等待

安装 cuDNN

前往官网上下载对应的cuDNN

下载之后是个压缩包，解压然后将bin路径添加到系统变量Path中去。

好了，现在我们的TensorFlow算是安装成功了，那来体验一下吧

测试

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello,tf')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

然后你就能看见你的显卡信息了，还有输出（啊，要暴露我的渣渣显卡了<捂脸>）

参考：

1、解决国内安装tensorflow, opencv等安装不成功或下载太慢问题

2、【TensorFlow】Windows10 64 位下安装 TensorFlow - 官方原生支持

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国内镜像网站

安装CUDA

安装 cuDNN

测试

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