一、TensorFlow2.0的安装教程
TensorFlow2.0的安装十分简单，只需要使用pip命令即可。我们可以先通过pip升级最新版的pip：
pip install --upgrade pip接着，我们运行下面的命令即可：
pip install tensorflow这个过程可能需要一些时间，请耐心等待。如果安装速度较慢，可以尝试使用国内镜像源。
二、TensorFlow2.0安装好检验
TensorFlow2.0安装好后，我们可以通过一个简单的测试来检验是否安装成功。打开Python解释器，输入以下代码：
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
print(hello.numpy())
如果输出的版本号和’Hello, TensorFlow!’，则说明TensorFlow2.0安装成功。
三、TensorFlow2.0的常规安装流程
除了pip安装外，我们还可以通过Anaconda等工具进行安装。以下是TensorFlow2.0常规安装流程：
- 安装Anaconda
- 创建新环境
- 在环境中安装TensorFlow2.0
具体步骤如下：
1、从官网下载Anaconda安装文件，根据提示安装即可。
2、打开Anaconda Prompt，运行以下命令创建新环境：
conda create --name tfenv python=3.6其中’tfenv’是环境名，可以随意取，’python=3.6’表示使用Python3.6版本。我们也可以使用其他Python版本。
3、激活环境。可以通过以下命令激活环境：
conda activate tfenv4、在环境中安装TensorFlow2.0。可以通过以下命令安装：
pip install tensorflow5、检查TensorFlow2.0是否安装成功。可以在Python解释器中输入以下命令：
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
print(hello.numpy())
如果输出的版本号和’Hello, TensorFlow!’，则说明TensorFlow2.0安装成功。
四、TensorFlow的GPU版本安装
如果你有一块NVIDIA的GPU，那么可以使用TensorFlow的GPU版本加速计算。以下是TensorFlow GPU版本的安装流程：
- 安装CUDA® Toolkit
- 安装cuDNN
- 安装TensorFlow GPU版本
具体步骤如下：
1、安装CUDA® Toolkit。可在NVIDIA官网下载，选择适合自己电脑的版本。
2、安装cuDNN。cuDNN是一个用于卷积神经网络的GPU加速库，也需在NVIDIA官网上下载。下载后，将文件解压到安装目录即可。
3、在Anaconda环境中安装TensorFlow GPU版本。通过以下命令可以安装：
pip install tensorflow-gpu4、检查TensorFlow GPU版本是否安装成功。同样可以在Python解释器中输入以下命令：
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
print(hello.numpy())
如果输出的版本号和’Hello, TensorFlow!’，则说明TensorFlow GPU版本安装成功。
五、TensorFlow SSD安装
TensorFlow SSD是一个基于TensorFlow的物体检测模型。以下是TensorFlow SSD的安装流程：
- 克隆TensorFlow SSD的GitHub仓库
- 下载预训练模型
- 安装TensorFlow及相关依赖
具体步骤如下：
1、克隆TensorFlow SSD的GitHub仓库。在Git Bash中输入以下命令：
git clone https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow2、下载预训练模型。在命令行中运行以下命令：
cd SSD-Tensorflow
mkdir checkpoint
cd checkpoint
wget http://download.tensorflow.org/models/object_detection/ssd_inception_v2_coco_2018_01_28.tar.gz
tar -xzvf ssd_inception_v2_coco_2018_01_28.tar.gz
rm ssd_inception_v2_coco_2018_01_28.tar.gz
3、安装TensorFlow及相关依赖。可以通过以下命令安装：
pip install opencv-python
pip install tensorflow
pip install pillow
pip install matplotlib
pip install lxml
pip install Cython
pip install contextlib2
pip install tf_slim
4、测试是否安装成功。在命令行中运行以下代码：
cd SSD-Tensorflow
python3 model_test.py如果输出’Bicycle’等物体名称，则说明安装成功了。
原创文章，作者：IDFA，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/131971.html
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