史上最强tensorflow2.6.0安装教程

首先确保自己的电脑已经安装了anaconda管理器，anaconda安装完成后会在开始出现以下图标：

    、

接着先打开Anaconda prompt,在base环境下创建一个环境，

我这里使用tensoflow作为环境名字，我这里创建的环境使用的python是python3.8，（理论上3.6-3.9）都行，下面为创建环境命令：

conda create -n tensorflow python=3.8

接着激活tensorflow环境，命令为：

conda activate tensorflow

 然后配置清华源（记住只可以配置清华源，下面会说明原因）

#添加镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
#显示检索路径
conda config --set show_channel_urls yes
#显示镜像通道
conda config --show channels

 接下来就可以安装tensorflow2.6.0了，命令如下：

# 或者使用pip安装
pip install tensorflow-gpu==2.6.0 -i https://pypi.douban.com/simple/

conda 

但是conda 命令安装tensorflow，就不会安装keras了（一般来说2.0版本以后的tensorflow会集成了keras），此时需要单独安装keras。命令如下：

pip install pandas matplotlib notebook-i https://pypi.douban.com/simple/

至此，tensorflow2.6.0gpu版本安装完成。

可以输入以下命令检验tensorflow gpu版本是否安装成功：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
tf.test.is_gpu_available()

返回ture即表示安装成功。

最后，在激活的环境里输入conda install cudnn=8.2.1，见下图情况，表明已经安装成功！