本文详细介绍了Tensorflow、Keras以及对应的CUDA和cudnn的版本安装步骤。首先要注意不同组件之间的版本匹配，然后讲解了如何在Anaconda环境中创建并激活tensorflow环境，最后提供了安装tensorflow2.0.0和keras2.3.1的命令。通过这些步骤，读者可以成功在Python3.6环境下搭建GPU支持的深度学习开发环境。
1、tensorflow学习（一定要注意版本对应问题）
（1）tensorflow、keras和python对应版本安装
（2）tensorflowGPU与cuda、cudnn对应版本安装
（3）cuda、cudnn安装流程
（4）Tensorflow和Keras安装流程
这里安装python=3.6，Tensorflow=2.0，Keras=2.3.1
-
在Anaconda Prompt中输入命令，创建conda环境（anaconda的安装教程）
conda create -n tensorflow python=3.6 -
激活环境
activate tensorflow -
安装tensorflow
pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple安装keras
pip install keras==2.3.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
结果：
nimg.cn/c0507cad13894a1095b9e8005842f3b0.png)
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
