Tensorflow 2.3 安装：修订间差异

2023年3月28日 (二) 10:35的版本

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 。

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。

TensorFlow 由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护，拥有包括 TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud 在内的多个项目以及各类应用程序接口（Application Programming Interface, API）。自 2015 年 11 月 9 日起，TensorFlow 依据阿帕奇授权协议(Apache 2.0 open source license)开放源代码。

语言与系统支持

TensorFlow 支持多种客户端语言下的安装和运行。截至版本1.12.0，绑定完成并支持版本兼容运行的语言为 C 和 Python，其它（试验性）绑定完成的语言为 JavaScript、C++、Java、Go 和 Swift，依然处于开发阶段的包括 C#、Haskell、Julia、Ruby、Rust 和Scala。

Python

TensorFlow 提供 Python 语言下的四个不同版本：

CPU版本(tensorflow)
包含GPU加速的版本(tensorflow-gpu)
以及它们的每日编译版本(tf-nightly、tf-nightly-gpu)

TensorFlow 的 Python 版本支持 Ubuntu 16.04、Windows 7、macOS 10.12.6 Sierra、Raspbian 9.0 及对应的更高版本，其中 macOS 版不包含 GPU 加速。

安装 Python 版 TensorFlow 可以使用模块管理工具 pip 或 anaconda 并在终端直接运行。

依赖

Nvidia GPU Driver: CUDA 10.1, 418.x
ANACONDA 3-2021.11
CUDA 10.1(CupTI)
cuDNN SDK 7.6

基础

anaconda

Anaconda(大蟒蛇)，是一个开源的 Python 发行版本，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖。包含了 conda、Python 等 180 多个科学包及其依赖项，如：numpy、pandas等。

CUDA

CUDA^TM(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商 NVIDIA 推出的运算平台。一种通用并行计算架构，该架构使 GPU 能够解决复杂的计算问题。

包含 CUDA 指令集架构(ISA)以及 GPU 内部的并行计算引擎。

cuDNN

NVIDIA cuDNN 是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行 caffe 软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是简单调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。

CUDA 与 CUDNN 的关系

cuDNN 是 CUDA 的扩展计算库，支持 CUDA 在 GPU上的深度学习计算。从官方安装指南可以看出，只要把 cuDNN 文件复制到 CUDA 的对应文件夹里就可以，即所谓插入式设计。

安装

windows 10-x86_64

一、安装 anaconda 3-2021.11

Windows 10 如何安装 anaconda

anaconda3-2021.11-Windows-x86_64

二、安装 cudatoolkit 10.1

https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2

cudatoolkit 10.1-win10

P.S. 自定义安装，如果新版本比当前版本新，就安装，否则就把对勾给去掉，保留当前版本。

三、安装 cudnn 7.6.5

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

Download cuDNN v7.6.5 (November 5th, 2019), for CUDA 10.1

将下载下来的包解压，然后将下表中的文件放到 NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 相应目录下。

cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32

@@ 第11行： / 第11行： @@
 TensorFlow 提供 Python 语言下的四个不同版本：
-* CPU版本（tensorflow）
+* CPU版本(tensorflow)
-* 包含GPU加速的版本（tensorflow-gpu）
+* 包含GPU加速的版本(tensorflow-gpu)
-* 以及它们的每日编译版本（tf-nightly、tf-nightly-gpu）
+* 以及它们的每日编译版本(tf-nightly、tf-nightly-gpu)
 TensorFlow 的 Python 版本支持 Ubuntu 16.04、Windows 7、macOS 10.12.6 Sierra、Raspbian 9.0 及对应的更高版本，其中 macOS 版不包含 GPU 加速。
@@ 第24行： / 第24行： @@
 # ANACONDA 3-2021.11
 # CUDA 10.1(CupTI)
-# CUDNN SDK 7.6
+# cuDNN SDK 7.6
 === 基础 ===
@@ 第41行： / 第41行： @@
 * CUDA 与 CUDNN 的关系
-cuDNN 是基于 CUDA 的深度学习 GPU 加速库，有了它才能在 GPU上 完成深度学习的计算。从官方安装指南可以看出，只要把 cuDNN 文件复制到 CUDA 的对应文件夹里就可以，即是所谓插入式设计，cuDNN是CUDA的扩展计算库，不会对CUDA造成其他影响。
+cuDNN 是 CUDA 的扩展计算库，支持 CUDA 在 GPU上的深度学习计算。从官方安装指南可以看出，只要把 cuDNN 文件复制到 CUDA 的对应文件夹里就可以，即所谓插入式设计。
 === 安装 ===
+windows 10-x86_64
 ==== 一、安装 anaconda 3-2021.11 ====