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一、配置Python3环境
这里推荐去Python官网下载安装包，不推荐使用 anaconda ，不然在配置GPU版本的tensorflow环境时，会出现各种你意想不到的意外。
前往Python安装包官网：https://www.python.org/downloads/release/python-365/，选择自己电脑对应的版本
我的电脑是win10，我选择的是Windows x86-64 executable installer
点击python-3.6.5-amd64.exe安装包运行它
安装成功后，将会看到一个这样的界面
恭喜你，Python环境安装成功！
二、安装 CPU版本的tf2环境
我们继续安装CPU版本的TensorFlow2的环境
同时按住 WIN键 + R 键，打开如下界面
输入 cmd 后回车键运行，你将会看到如下界面
输入 pip install tensorflow -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 安装tensorflow2包，后缀 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 是镜像（如果你不知道什么是镜像，不要管，现在知道它可以加速tf2的安装就好了，配置好环境你再研究镜像去），我常用镜像地址：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/114660229
安装好后，你可以看到如下界面，黄色字部分可以忽略它，不影响我们的。（只要不出现红色字就OK）
再次确认，输入 pip list，检查tensorflow2是否安装成功，如果你可以再列表中找到 tensorflow2 包，那就是安装成功了
再次恭喜你，CPU版本的tensorflow2环境安装成功了
三、安装 jupyter notebook
再接再厉，我们接着安装我们的编译器 jupyter notebook
安装完成后，同时按住 WIN键 + R 键，输入 jupyter notebook
你将打开 jupyter notebook 会得到如下界面
点击右上角的 new 创建一个Python3 文件，你将得到如下的界面
然后你就可以在上面运行 Python3 程序了，关于 jupyter notebook 的详细使用教程，我将在第二篇展开详细介绍
四、安装 GPU版本tf2环境
GPU版本的安装比较需要耐心，淘宝上帮忙配置GPU版本的 tf 环境价格一般是500元，学到就是赚到。
在下面我们需要注意这几个东西的版本：显卡类型、CUDA版本、cudnn版本、TensorFlow2环境，其中任何一个环节出错都会导致环境配置失败。
1. 找到显卡对应的CUDA
第一步，打开我们的显卡，查看其支持的CUDA版本号，首先找到它右键打开 NVIDIA 控制面板
找到你显卡对应的 CUDA版本
2.下载相应的CUDA
第二步，进入谷歌，搜索相应的版本
下载这个安装包，然后直接安装就可以了。
3. 下载相应的cudnn
前往cudnn官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，找得到你CUDA对应的cudnn
这个它会要求你注册一个账号，按照它的步骤来就好了
下载完成后，你会得到一个文件夹，里面有include、lib64、bin三个文件，将它复制到CUDA的文件夹（C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.1）。
4. 添加环境变量
右键电脑，打开属性
选择高级系统设置，环境变量，Path
将下面四个路径添加到环境变量当中去，这一步就OK了
5.安装tensorflow-gpu
输入 pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
输入 pip list 检查安装结果
进入 jupyter notebook 再次检查GPU版本的tensorflow2是否安装成功
输入代码
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")
if gpus:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True) #设置GPU显存用量按需使用
tf.config.set_visible_devices([gpus[0]],"GPU")
print(gpus)
你应该可以得到如下结果：
恭喜你，GPU版本的tensorflow2环境配置完成，一共节约了 500元 。
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