Anaconda3+Tensorflow2.0(gpu)安装教程-小新Pro13英特尔独显版win10系统
Anaconda3+Tensorflow2.0(gpu)安装教程-小新Pro13英特尔独显版win10系统
Anaconda安装可直接百度，参照其他帖子安装即可，安装时注意选择勾选是否把Anaconda加入环境变量，这涉及到能否直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令。下图两个都打勾。
1.打开Anaconda Prompt (Anaconda3)
首先输入nvidia-smi，查询自己的Driver version，确定自己的Driver version必须要大于410.xx，否则需要手动安装cuda和cudnn挺麻烦的。
2.创建一个虚拟环境
使用conda create -n your_env_name python=x.x
比如我们要创建一个名字为tf2。0，python版本为3.7的虚拟环境
输入conda create -n tf20 python=3.7回车
遇见**Proceed([y]/n)?**输入y回车就行安装即可（下同）
创建好虚拟环境之后可以到anaconda navigator上检查一下有没有安装上
3.**虚拟环境tf2.0并安装tensorflow
输入conda activate tf2.0即可进入tf2.0环境，输入deactivate tf2.0即可退出
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conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
继续输入conda install tensorflow-gpu==2.0.0
提示是否安装输入y
然后就等待安装完成就好了
4.检查是否安装成功
进入tf2.0环境，输入conda list查看安装包，可在里面看见tensorflow.
或到anaconda navigator中进入tf2.0环境，安装jupyter notebook
进入jupyter（tf2.0)，
TensorFlow 在运行时，默认会占用所有 GPU 显存资源，这是非常不友好的行为，尤其 是当计算机同时有多个用户或者程序在使用 GPU 资源时，占用所有 GPU 显存资源会使得 其他程序无法运行。因此，一般推荐设置 TensorFlow 的显存占用方式为增长式占用模式， 即根据实际模型大小申请显存资源，代码实现如下：
#设置 GPU 显存使用方式
#获取 GPU 设备列表
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(‘GPU’)
if gpus:
try: # 设置 GPU 为增长式占用
for gpu in gpus:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
except RuntimeError as e:
# 打印异常
print(e)