一、TensorFlow 2.0 简介

TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库，是谷歌基于DistBelief研发的第二代人工智能学习系统，命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。TensorFlow将复杂的数据结构传输至人工智能神经网络进行分析和处理。
　　2017年2月，TensorFlow 1.0版正式发布，其当年的提交数目就已超过2.1万，其中还有部分外部贡献者。
　　TensorFlow是跨平台的，它几乎可以运行在所有平台上，比如GPU、CPU、移动和嵌入式平台，甚至是张量处理单元[Tensor Processing Units (TPUs)]。谷歌推出过一款AlphaGo人工智能围棋程序，其工作原理就是基于“深度学习”，并且是第一个击败人类职业选手的人工智能程序。
　　TensorFlow表达了高层次的机器学习计算，大大简化了第一代系统(DistBelief)，并且具备更好的灵活性和可延展性。TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从手机、单个CPU / GPU直到成百上千GPU卡组成的分布式系统。

https://tensorflow.google.cn/guide/graphs
官网：
https://tensorflow.google.cn/

二、TensorFlow 2.0 安装

(一). 使用Anaconda安装tensorflow：

安装TensorFlow
https://www.anaconda.com/tensorflow-in-anaconda/
最好使用命令安装，不要使用图形化安装。
官网安装方式：

CPU version:
(base) C:\Users\Administrator>conda create -n tensorflow_env tensorflow
激活：
(base) C:\Users\Administrator>conda activate tensorflow_env
注意gpu版要事先选好并装好CUDA和cuDNN:
GPU version:
(base) C:\Users\Administrator>conda create -n tensorflow_gpuenv tensorflow-gpu
激活：
(base) C:\Users\Administrator>conda activate tensorflow_gpuenv

退出虚拟环境：

(base) C:\Users\Administrator>conda deactivate  tensorflow_env

镜像：

https://repo.continuum.io/archive/

必须安装的模块

使用pip安装Tensorflow

本地安装：
(base) C:\Users\Administrator>pip3 install tensorflow-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd6
4.whl

下载地址：
https://files.pythonhosted.org/packages/76/7b/2048b4ecd88395ac16ab938e8675ffeda2acb60bc34f5ef63500eafafaf5/tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

ipip3安装

Cuda安装
进入 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ，依次选择 CUDA 类型然后下载即可。
安装 cudnn
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download ，下载对应 cuda 版本且 Linux 系统的 cudnn 压缩包，注意官网下载 cudnn 需要注册帐号并登录，不想注册的可从我的网盘下载：https://pan.baidu.com/s/1c2xPVzy

二、Tensorflow环境嵌入到编辑器中

image.png

三、测试TensorFlow是否安装成功

import tensorflow as tf

hello = tf.constant("Hello World, TensorFlow!")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

测试结果

附：
pycharm 如何自动添加头注释
File->settings->Editor->File and Code Templates->Python Script

# -*- coding: utf-8 -*-
# @创建日期 : ${DATE} --${TIME}
# @作    者 : XXX
# @站    点 : ${SITE}
# @文    件 : ${NAME}.py
# @软件名称 : ${PRODUCT_NAME}

四、常见错误

from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
需要重装模块。
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
解决方法一：
因为通过pip安装的是manylinux1_X86这是一个通用版本，根据指令集不同，需要进行不同的编译。

pip install tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

解决方法二：
忽视警告，并屏蔽警告

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

深度学习--TensorFlow 2.0--安装测试(一)