以下是win10系统Anaconda和Pycharm的Tensorflow2.0之CPU和GPU版本安装教程的完整攻略。

CPU版本安装教程

步骤一：安装Anaconda

首先，我们需要安装Anaconda，可以从官网下载对应版本Anaconda进行安装。

步骤二：创建虚拟环境

在conda中创建一个新的虚拟环境，可以使用命令：

 create -n tf2.0_cpu python=3.7

步骤三：激活虚拟环境

使用以下命令激活虚拟环境：

conda activate tf2.0_cpu
`

### 步骤四：安装Tensorflow2.0 CPU版本

使用以下命令安装Tensorflow2.0 CPU版本：

pip install tensorflow==2.0.0

### 步骤五：测试安装

使用以下代码测试Tensorflow2.0 CPU版本是否安装成功：

```python
import tensorflow as tf
print.__version__)

如果输出2.0.0，则表示安装成功。

GPU版本安装教程

步骤一：安装Anaconda

首先，我们需要安装Anaconda，可以从官下载对应版本的Anaconda进行安装。

步骤二：创建虚拟环境

在Anaconda中创建一个新的虚拟环境，可以使用以下命令：

conda create -n tf2.0_gpu python=3.7

步骤三：激活虚拟环境

使用以下命令激活虚环境：

conda activate tf2.0_gpu
``### 步骤四：安装CUDAcuDNN

在安装GPU版本的Tensorflow之前，需要先安装CUDA和cuDNN。可以从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA和cuDNN进行安装。

### 步骤五：安Tensorflow2.0 GPU版本

使用以下命令安装Tensorflow20 GPU版本：

pip install tensorflowpu==2.0.0

### 步骤六：测试安装

使用以下代码测试Tensorflow2.0 GPU版本是否安装成功：

```python
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.test.is_gpu_available())

如果输出2.0.0和True，则表示安装成功。

示例一：使用CPU版本的Tensorflow2.0进行图像分类

以下是使用CPU版本的Tensorflow2.0进行图像分类的示例：

import as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D

# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 定义模型
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    Max2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense128, activation='relu'),
    Dropout(0.2),
    Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train.reshape(-1, 28, 28, 1), y_train, epochs=5)

# 评估模型
.evaluate(x_test.reshape(-1, 28, 28, 1), y_test)

上面的代码使用CPU版本的Tensorflow2.0进行图像分类。

示例二：使用GPU版本的Tensorflow2.0进行像分类

以下是使用GPU版本的Tensorflow2.0进行图像分类的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D

# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 定义模型
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dropout(0.2),
    Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
with tf.device('/GPU:0'):
    model.fit(x_train.reshape(-1, 28, 28, 1), y_train, epochs=5)

# 评估模型
with tf.device('/GPU:'):
    model.evaluate(x.reshape(-1, 28, 28, 1), y_test)

上面的代码使用GPU版本的Tensorflow2.0进行图像分类。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/16911.html