4、TensorFlow安装与使用全解析

TensorFlow安装与使用全解析

一、选择合适的TensorFlow版本

在安装TensorFlow之前，需要根据平台情况选择合适的版本。TensorFlow支持在CPU和GPU上运行数据密集型张量应用，因此有以下两种类型可供选择：
1. 仅支持CPU的TensorFlow ：如果机器上没有安装如NVIDIA的GPU，那么必须安装此版本并开始计算。安装过程非常简单，大约5到10分钟即可完成。
2. 支持GPU的TensorFlow ：深度学习应用通常需要非常高的计算资源，TensorFlow也不例外。在GPU上运行，它通常能显著加速数据计算和分析。所以，如果机器上有NVIDIA GPU硬件，建议安装并使用此版本。不过，即使有NVIDIA GPU，也可以先安装并尝试仅支持CPU的版本，如果性能不佳再切换到支持GPU的版本。

二、运行支持NVIDIA GPU的TensorFlow的要求

支持GPU的TensorFlow版本有一些特定要求，包括64位Linux系统、Python 2.7（Python 3则需3.3+）、NVIDIA CUDA 7.5（Pascal GPU需要CUDA 8.0）以及NVIDIA cuDNN v4.0（最低要求）或v5.1（推荐）。目前，TensorFlow的开发仅支持使用NVIDIA工具包和软件进行GPU计算，以下是具体的安装步骤：
1. 安装NVIDIA CUDA
- 要使用支持NVIDIA GPU的TensorFlow，需要安装CUDA Toolkit 8.0及相关的NVIDIA驱动（CUDA