1 Windows系统下安装

1.1 安装conda

（anaconda即可，一般anaconda安装位置：C:ProgramDataAnaconda3）

• 查看conda下的安装情况

conda info --envs

可能出现连接网络的问题，切换为无线

• 为通过pip安装，首先需要更新pip

python -m pip install --upgrade pip

有必要使用 pip install --upgrade setuptools

• 创建Tensorflow环境

conda create -n tensorflow-gpu python=3.6

1.2 安装

• 默认CPU版本

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

• 安装GPU版本

GPU 版本安装需要先安装cuda + CuDNN

CUDA下载9.0稳定版本exe文件

cudnn的3个文件夹拷贝至cuda的安装目录下

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu==1.12

注意：tfgpu1.13版本仅支持cuda10

技巧：更换conda下载源：（pypi就是python仓库）

（临时使用）pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

（设为默认）pip install pip -U

     pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 测试是否安装成功

python

import tensorflow as tf

• 进入环境

activate tensorflow-gpu

• 退出环境

deactivate

2. Ubuntu下安装tensorflow

同样首先安装anaconda，系统显卡设为独显，对应版本的CUDA与cudnn

下载的文件是：cuda_9.0.176_384.81_linux.run

cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz

• 命令：

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run -override

注意不要安装默认驱动

• 打开文件

 sudo gedit ~/.bashrc

添加

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin

export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0

• 测试

nvcc -V

• 安装cuDNN

tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

3. 删除

CPU：

激活tensorflow：activate tensorflow

输入：pip uninstall tensorflow

Proceed（y/n）:y

GPU：

激活tensorflow：activate tensorflow-gpu

输入：pip uninstall tensorflow-gpu

Proceed（y/n）:y

删除conda下的环境：

conda remove -n 环境名 --all

退出conda下的环境：

deactivate 环境名

4. 测试GPU与CPU版本

import os

from tensorflow.python.client import device_lib

os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "99"

if __name__ == "__main__":

    print(device_lib.list_local_devices())

5. 对环境处理

创建新环境

conda create -n rcnn python=3.6

删除环境

conda remove -n rcnn --all

重命名环境

conda 其实没有重命名指令，实现重命名是通过 clone 完成的，分两步：

• 先 clone 一份 new name 的环境
• 删除 old name 的环境

比如，想把环境 rcnn 重命名成 tf

第1步

conda create -n tf --clone rcnn

Source:      /anaconda3/envs/rcnn
Destination: /anaconda3/envs/tf
Packages: 37
Files: 8463

第2步

conda remove -n rcnn --all

6. 本文参考

出现问题解决：https://blog.csdn.net/qq_23116521/article/details/80929082

清华镜像帮助网站： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/

anaconda无法使用activate激活环境   https://blog.csdn.net/kdongyi/article/details/81905494

下载源：（阿里）http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/   （使用需要在后加  --trusted-host mirrors.aliyun.com）

     （清华）https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

最后

以上就是乐观鸡为你收集整理的TensorFlow 安装1 Windows系统下安装2. Ubuntu下安装tensorflow3. 删除4. 测试GPU与CPU版本5. 对环境处理6. 本文参考的全部内容，希望文章能够帮你解决TensorFlow 安装1 Windows系统下安装2. Ubuntu下安装tensorflow3. 删除4. 测试GPU与CPU版本5. 对环境处理6. 本文参考所遇到的程序开发问题。

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