在我的笔记本上安装tensorflow。
环境：windows10
python版本：3.6
- 查询显卡驱动版本是否安装GPU版本的tensorflow
打开桌面，鼠标右键，打开NVIDIA控制面板，选择左下角系统信息，查看系统显卡驱动版本号。
参考：点击这里查看详细步骤 - 环境准备
conda 我推荐使用安装miniconda，大家可以理解为精简版的anaconda，只保留了一些必备的组件，所以安装会比快上很多，同时也能满足我们管理python环境的需求。（anaconda一般在固态硬盘安装需要占用几个G内存，花费1-2个小时，miniconda一般几百M，10分钟就可以安装完成了）
windows推荐地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-4.7.10-Windows-x86_64.exe
ubuntu推荐地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-4.7.10-Linux-x86_64.sh
Mac
os推荐地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-4.7.10-MacOSX-x86_64.pkg
下载好后以管理员权限打开点击安装
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TF CPU安装
TF CPU安装比较简单，因为不需要配置GPU，所以windows ubuntu macOS安装方式都类似，缺点就是运行速度慢，但是用于日常学习使用还是可以的。
下面以windows版本做演示：一下均在命令行操作 -
新建TF2.0 CPU环境（使用conda 新建环境指令 python==3.6表示在新建环境时同时python3.6）
conda create -n TF_2C python=3.6
- 输入y回车
当弹出 ：Proceed ([y]/n)? 输入y回车 - 进入TF_2C环境
conda activate TF_2C
进入后我们就可以发现：(TF_2C)在之前路径前面，表示进入了这个环境。使用conda deactivate可以退出。
- 安装TF2.0 CPU版本（后面的 -i 表示从国内清华源下载，速度比默认源快很多）
pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- 测试TF2.0 CPU版本
(把下面代码保存到demo.py使用python打开运行)
import tensorflow as tf
version = tf.__version__
gpu_ok = tf.test.is_gpu_available() #这一步可以注释掉，打印时也删掉就行
print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok)
如果没有问题的话输出结果如下：可以看到tf 版本为2.0.0 因为是cpu版本，所以gpu 为False
tf version: 2.0.0
use GPU False
- TF2.0 GPU版本安装
conda create -n TF_2G python=3.6
conda activate TF_2G
conda install cudatoolkit=10.0 cudnn
pip install tensorflow-gpu==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- 同cpu进行测试
- 参考网址：点击这里查看安装详情
相关注意的地方
- 镜像问题
#优先命名用清华conda 镜像
conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- 显卡驱动
点击这里查看官方说明
- cuda版本与tensorflow版本对应
点击这里查看官方文档
- Cache entry deserialization failed, entry ignored
安装pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu会出现
Cache entry deserialization failed, entry ignored
解决：管理员权限打开anaconda prompt之后再安装就没问题
- 安装tensorflow提示Requirement already satisfied
Requirement already satisfied: funcsigs>=1; python_version < “3.3” in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages (from mock>=2.0.0->tensorflow-gpu==1.4) (1.0.2)
解决办法：
输入以下命令
pip install --upgrade --ignore-installed -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.0
或者
pip install --upgrade --ignore-installed -i tensorflow-gpu==2.0 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
直接无视之前版本就行了。问题解决。
由于我的显卡比较老，安装最新的tensorflow-gpu尚未成功,但是成功安装了cpu版本，也能用，接下来就是学习的过程了。
