tensorflow 2.0入门（TensorFlow2.0正式版发布极简安装TF2.0）

tensorflow 2.0入门（TensorFlow2.0正式版发布极简安装TF2.0）（关于ubuntu与mac版本的安装可以仿照此方法，因为conda支持多平台，应该没什么问题，如果大家问题多的话，可以评论，我后面会会更新ubuntu安装教程）我目前是在Windows10上面，使用conda管理的python环境，通过conda安装cuda与cudnn（GPU支持），通过pip安装的tensorflow2.0。经过尝试只是最简单地安装方式，无需配置复杂环境。本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与gpu），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。废话不多说现在正式开始教程。1 环境准备

作者 | 小宋是呢

转载自CSDN博客

【导读】TensorFlow 2.0，昨天凌晨，正式放出了2.0版本。

不少网友表示，TensorFlow 2.0比PyTorch更好用，已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了。

本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与gpu），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。

废话不多说现在正式开始教程。

1 环境准备

我目前是在Windows10上面，使用conda管理的python环境，通过conda安装cuda与cudnn（GPU支持），通过pip安装的tensorflow2.0。经过尝试只是最简单地安装方式，无需配置复杂环境。

（关于ubuntu与mac版本的安装可以仿照此方法，因为conda支持多平台，应该没什么问题，如果大家问题多的话，可以评论，我后面会会更新ubuntu安装教程）

1.0 conda环境准备

conda是很好用python管理工具，可以方便建立管理多个python环境。后面安装的步骤里我也会介绍一些常用的conda指令。

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）

miniconda推荐使用清华源下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

选择适合自己的版本就可以，

• 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

下以windows版本来安装miniconda作为演示，从上述下载合适版本，下载好后以管理员权限打开点击安装。

注意这两个都要勾选，一个是让我们可以直接在cmd使用conda指令，第二个是把miniconda自带的python3.7作为系统python。

安装好后就可以在cmd中使用conda指令了，cmd打开方式，windows键 R键，弹出输入框，输入cmd就进入了。也可以直接在windows搜索cmd点击运行。

下面介绍些cmd conda指令：

1. 查看conda环境：conda env list

2. 新建conda环境(env_name就是创建的环境名，可以自定义)：conda create -n env_name

3. 激活conda环境（ubuntu与Macos 将conda 替换为source）：conda activate env_name

4. 退出conda环境：conda deactivate

5. 安装和卸载python包：conda install numpy # conda uninstall numpy

6. 查看已安装python列表：conda list -n env_name

知道这些指令就可以开始使用conda新建一个环境安装TF2.0了。

1.1 TF2.0 CPU版本安装

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

1.1.0 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

当弹出 ：Proceed ([y]/n)? 输入y回车

完成后就可以进入此环境

1.1.1 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。

我们再次进入 conda activate TF_2C ，便于执行下述命令

1.1.2 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

如果网不好的，多执行几次。然后过一会就安装好啦。下面我们做下简单测试。

1.1.3 测试TF2.0 CPU版本(把下面代码保存到demo.py使用TF_2C python运行)

import tensorflow as tfversion = tf.__version__gpu_ok = tf.test.is_gpu_availableprint("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: 2.0.0use GPU False

1.2 TF2.0 GPU版本安装

GPU版本和CPU类似，但是会多一步对于GPU支持的安装。下面来一步步实现。安装之前确认你的电脑拥有Nvidia的GPU

1.2.0 新建TF2.0 GPU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_2G python=3.6

当弹出 ：Proceed ([y]/n)? 输入y回车

完成后就可以进入此环境

1.1.1 进入TF_2G环境

conda activate TF_2G

1.1.2 安装GPU版本支持，拥有Nvidia的GPU的windows一般都有默认驱动的，只需要安装cudatoolkit 与 cudnn包就可以了，要注意一点需要安装cudatoolkit 10.0 版本，注意一点，如果系统的cudatoolkit小于10.0需要更新一下至10.0

conda install cudatoolkit=10.0 cudnn

1.1.3 安装TF2.0 GPU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-gpu==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果网不好的，多执行几次。然后过一会就安装好啦。下面我们做下简单测试。

1.1.3 测试TF2.0 GPU版本(把下面代码保存到demo.py使用TF_2G python运行)

import tensorflow as tfversion = tf.__version__gpu_ok = tf.test.is_gpu_availableprint("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gpu版本，所以gpu 为True，这表示GPU版本安装完成了。

tf version: 2.0.0use GPU True

1.2 最后我们测试一个使用TF2.0版本方式写的线性拟合代码

把下述代码保存为main.py

import tensorflow as tfX = tf.constant([[1.0 2.0 3.0] [4.0 5.0 6.0]])y = tf.constant([[10.0] [20.0]])class Linear(tf.keras.Model): def __init__(self): super.__init__ self.dense = tf.keras.layers.Dense( units=1 activation=None kernel_initializer=tf.zeros_initializer bias_initializer=tf.zeros_initializer ) def call(self input): output = self.dense(input) return output# 以下代码结构与前节类似model = Linearoptimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)for i in range(100): with tf.GradientTape as tape: y_pred = model(X) # 调用模型 y_pred = model(X) 而不是显式写出 y_pred = a * X b loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y)) grads = tape.gradient(loss model.variables) # 使用 model.variables 这一属性直接获得模型中的所有变量 optimizer.apply_gradients(grads_and_vars=zip(grads model.variables)) if i % 10 == 0: print(i loss.numpy)print(model.variables)

输出结果如下：

0 250.010 0.7364813720 0.617234930 0.517295640 0.433538950 0.3633426460 0.304512470 0.2552081680 0.213886590 0.17925593[<tf.Variable 'linear/dense/kernel:0' shape=(3 1) dtype=float32 numpy=array([[0.40784496] [1.191065 ] [1.9742855 ]] dtype=float32)> <tf.Variable 'linear/dense/bias:0' shape=(1 ) dtype=float32 numpy=array([0.78322077] dtype=float32)>]

原文链接：https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/101844926

（*本文为 AI科技大本营转载文章，转载请联系作者）

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