这篇文章主要介绍了tensorflow -gpu安装的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief [1] 。
Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 [1-2] 。
tensorflow -gpu安装
首先，安装Anoconda
1. 官网下载点我：
2.安装
点击 python 3.6 version自动下载x64版，下载好之后，然后安装。
如图，打上勾之后，一路next
3.打开终端
1）输入conda –version 查看版本
2）配置Python环境
我装的是python3.5，你们可以根据情况自己选择
conda create –n tensorflow python=3.5
3）激活python环境：activate tensorflow
你可以退出当前环境：deactivate tensorflow
划重点了：安装tensorflow
**传统的方法就是用pip 安装，导致后面还要下载英伟达的cuda支持以及cdnn库**
**我在这里介绍一种简单的方法，不依靠pip**
在终端中输入
conda install tensorflow-gpu
2.看包中内容
如图，cuda 9.0和cdnn 7.1.4已经自动安装了不用再自己下载
3.安装完之后
打开Anaconda Prompt 测试成功
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“tensorflow -gpu安装的示例分析”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持亿速云，关注亿速云行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
