现在学习研究中深度学习基本上是标配了，而tensorflow作为常用的深度学习框架之一，且其2.0版本也改静态图为动态图，相当于对pytorch的优势的一次狙击，加之一直以来，尽管在tensorflow2.0版本发布前，其经常被用于作为Pytorch的一个反面教材，但是它的用户量 ...

摘要： 1.以动态图形式计算一个简单的加法 2.cpu和gpu计算力比较（包括如何指定cpu和gpu） 3.关于gpu版本的tensorflow安装问题，可以参考另一篇博文：https://www.cnblogs.com/liuhuacai/p/11684666.html 正文： 1. ...

一、安装Anaconda Anaconda是Python发行包，包含了很多Python科学计算库。它是比直接安装Python更好的选择。 二、安装Tensorflow 如果安装了tensorflow，默认是CPU版的，要想安装GPU版的，必须先pip uninstall tensorflow ...

安装参考：https://blog.csdn.net/wd1603926823/article/details/102869208 这是GPU版本；若用CPU版本可参考博主的另一篇。 安装完毕后马上使用是没问题的，如博主一样： 但是当我将这个tensorflow-2.0-gpu ...

确定驱动版本（在nvidia控制面板里查看，帮助-系统信息） 注意，cuda版本6.0是存在的，但是tensorflow-gpu支持从cuda版本8开始，也就是说当nvidia驱动不满足时，需要更新驱动。 版本 Python 版本 ...

　　初学DeepLearning，看到TensorFlow和pytorch框架用户数和讨论数比较多，最后选择上手TensorFlow2.0版本。因为搜索了一圈总结：TensorFlow用户基数还是比较大；2.0版本也改进了1.0版本代码编写、调试困难和API混乱等缺点，使其也有了pytorch好上 ...

0.前言 　　今年暑假买了个1660ti的游戏本学python，后来发现跑一些数据量比较大的代码和深度学习的时候太慢了，遂想装一下GPU版本，看了网上的资料搞了好几天，又是CUDA又是cudnn的，网速慢不说，装完还各种报错，最后发现随着anaconda和tensorflow的更新，现在利用 ...

一、确认显卡是否支持CUDA 1.1、查看支持CUDA的显卡 网址：http://developer.nvidia.com/cuda-gpus 1.2、查看系统信息 1.3、查看显卡信息 ...