tensorflow2.0 GPU 版本安装测试教程及新特性初探

安装与测试

TensorFlow2.0安装：

pip install tensorflow-gpu==2.2.0 -i https://pypi.douban.com/simple/
conda install cudnn=7.6.0
# conda install cudatoolkit=10.0.130 # （可选）

TensorFlow2.0的GPU版本测试代码如下：

import tensorflow as tf

print('GPU', tf.test.is_gpu_available())

a = tf.constant(2.0)
b = tf.constant(4.0)
print(a + b)

注意：如果是第一次使用 tensorflow2.0，会在输出 Adding visible gpu devices: 0 之后卡住一阵子，等几分钟就好了，下次运行就正常了。

结果如下就证明 tensorflow-gpu 安装成功了

GPU True
tf.Tensor(6.0, shape=(), dtype=float32)

1.X 和 2.X 版本的差异

Eager Execution

细心的你会发现，在 tensorflow2.0 版本中，居然可以直接输出张量的计算结果，如果是以前的1.x 版本，执行同样的代码，你得到的输出是：

GPU True
Tensor(“add:0”, shape=(), dtype=float32)

在1.x 版本中，如果你想要得到真实的计算结果，需要初始化全局变量 → 建立会话 → 执行计算，最终才能打印出张量的运算结果：

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a = tf