Windows安装tensorflow教程GPU版
明日颜代码大全前置准备
查看GPU型号
电脑桌⾯->右键我的电脑->选择管理->点击设备管理器如下图：
如果不是英伟达显卡，那么不⽤往下看了，GAMEOVER！
查看CUDA算⼒
gpu版本要求电脑的GPU硬件必须有CUDA⽀持，并且计算能⼒最低为3.5以上。
查看地址在这⾥：developer.nvidia/cuda-gpus
这个就是我的：
下载GPU驱动
下载地址：www.nvidia/download/index.aspx?lang=en-us#
我的演⽰：
这个驱动的版本号必须要达到418.x以上
下载Anaconda
清华⼤学镜像地址：mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/archive/
我下载的版本是：Anaconda3-5.3.
sql注入攻击的web应用程序处于配置⾼级选项的时候第⼀个我选择将Anaconda加⼊环境变量第⼆个注册Python3.5没有勾选，因为我电脑上安装得有python3.7。
配置Anaconda软件包下载服务器
从开始菜单中打开Anaconda Prompt，依次输⼊以下三条命令
selected的衣服咋样conda config --add channels mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
新建虚拟环境
Anaconda默认的虚拟环境是base(root)，其中已经安装的软件包太多，并且这个虚拟环境⽆法删除，所以我们新建⼀个虚拟环境进⾏学习，将来不想使⽤的时候可以将新的虚拟环境删除。
依然在Anaconda Prompt的命令⾏中，执⾏命令：
conda create -n tf_gpu python=3.7
其中conda create是创建命令  -n是name的意思后⾯tf_gpu是新环境名名字随意取  python=3.7是设置该环境的python版本⼀般来说3.6和3.7两种
think教学视频这⾥输⼊y  表⽰同意安装相关软件包
电脑python安装教程现在新的虚拟环境已经创建完成
执⾏命令：
conda activate tf_gpu
激活tf_gpu这个环境，也可以理解成进⼊tf_gpu环境。
然后你会看到头部的(base)变成了(tf_gpu)
安装TensorFlow
接着上⾯的命令⾏窗⼝
安装英伟达SDK
conda install cudatoolkit=10.1
输⼊y  同意安装相关软件包
安装英伟达深度学习软件包
conda install cudnn=7.6
只要不是下⾯这个样⼦，⼀般都是安装失败，仔细看是否有error字样，如果安装失败，多试⼏次，我就失败了两次，第三次才成功，可能是⽹络抖动⽽导致的。
安装TensorFlow
pip install tensorflow-gpu==2.1.2
⼀连串的下载安装信息滑过命令⾏之后，就算安装完了。
校验是否安装成功
继续命令⾏输⼊python 进⼊解释器
输⼊两⾏：
import tensorflow as tf
tf.__version__
如果打印出版本号'2.1.2' 则安装成功。
打开pycharm
新建项⽬选择conda环境解释器如图：
>xml是什么数据类型

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