Win10环境下Anaconda与PyCharm中TensorFlow2.0的CPU及GPU版安装指南
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简介：
本文提供在Windows 10系统下使用Anaconda和PyCharm进行TensorFlow 2.0版本（包括CPU和GPU支持）安装的详细步骤，适用于Python深度学习开发环境搭建。
本段落深入探讨了如何在Windows 10操作系统上使用Anaconda和PyCharm安装TensorFlow 2.0的CPU版本及GPU版本。
首先，我们了解TensorFlow 2.0的主要优点：
1. **方便搭建网络架构**：通过引入Eager Execution模式，在开发过程中可以即时看到结果，无需构建会话或显式初始化。
2. **自动求导**：提供自动计算梯度的功能，对于训练深度学习模型至关重要，减少了手动计算的繁琐工作。
3. **GPU加速**：支持使用GPU进行快速数据处理和大规模深度学习任务。
接下来是详细的安装步骤：
### 步骤1: 安装Anaconda
下载并安装最新版本的Anaconda。这一步包括Python环境以及大量常用的数据科学库，便于管理多个Python项目及其依赖项。
### 步骤2: 安装PyCharm
从官方网站获取最新的PyCharm版本，并根据提示完成安装过程。这是一个专为Python编程设计的强大IDE。
### 步骤3：安装TensorFlow 2.0 CPU版
1. 打开Anaconda Prompt。
2. 检查当前的Python环境，输入`python`然后按 `exit()`退出。
3. 查看所有可用虚拟环境，使用命令`conda info --envs`列出它们。
4. 在默认环境中安装TensorFlow 2.0 CPU版：
```
pip install tensorflow==2.0 numpy==1.16 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
注意，为了保证兼容性，使用numpy版本为1.16。
### 步骤4：安装TensorFlow 2.0 GPU版
对于GPU支持：
1. 安装CUDA 10.0。
2. 下载与CUDA匹配的cuDNN库文件并进行配置。
3. 创建一个新的虚拟环境，例如命名为`gpu`:
```
conda create -n gpu python=3.x
conda activate gpu
```
4. 在新环境中安装TensorFlow 2.0 GPU版：
```
pip install tensorflow-gpu==2.0 numpy==1.16 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
5. 使用`ipython`测试，确保可以导入TensorFlow库。
### 步骤5：选择版本
在PyCharm中，可以通过设置不同的解释器来使用CPU或GPU版的TensorFlow。对于Jupyter Notebook用户，则需要创建不同配置的kernel来进行切换。
以上步骤涵盖了如何安装和管理Windows 10上的Anaconda、Python环境以及TensorFlow的不同版本（包括支持GPU加速）。按照这些说明操作后，你就可以在开发环境中部署并开始使用深度学习框架了。
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