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tensorflow源代码下载（tensorflow2代码）

wzgly2个月前 (06-19)学习方法1

本文目录一览：

1、玩转StyleGan2:手把手教你安装并运行项目!
2、Tensorflow安装
3、Keras和Tensorflow(CPU)安装、Pytorch(CPU和GPU)安装以及jupyter使用虚拟...

玩转StyleGan2:手把手教你安装并运行项目!

1、获取StyleGAN2源代码：将源代码下载并存放到指定文件夹。安装Visual Studio 2017：选择C++开发工具进行安装。安装CUDA和CUDNN：遵循官方指南完成安装，这对于基于深度学习的项目至关重要。安装Anaconda：用于创建Python虚拟环境，便于项目管理。

2、安装git 获取StyleGAN2源代码安装Visual Studio 2017 安装CUDA和CUDNN 安装Anaconda 安装pip依赖修改部分源代码运行项目生成图片接下来，详细指导如何完成上述步骤：安装gitgit是一个分布式版本控制软件，用于方便地管理源代码。使用以下命令安装：Win+R输入cmd，输入git。

3、首先，在MistGPU云平台租用的Linux服务器上，服务器已预装CUDA Toolkit，需验证版本是否满足stylegan2-ada-pytorch需求。通常，满足要求的版本应为最新版本或与stylegan2-ada-pytorch兼容的版本。创建conda environment以隔离环境，避免工具包版本冲突。

Tensorflow安装

Tensorflow安装步骤：CPU版本安装步骤：在已安装Anaconda的基础上，通过命令行创建独立环境。激活创建的环境。在激活的环境中安装Tensorflow CPU版本。GPU版本安装注意事项：确认CUDA版本：安装Tensorflow GPU版本前，需确认CUDA版本与Tensorflow版本的兼容性。

安装TensorFlow：通过Anaconda命令行工具，使用conda install tensorflow命令进行安装。验证安装：安装完成后，通过运行一段简单的TensorFlow代码来验证是否安装成功。GPU版本安装：检查CUDA和cuDNN兼容性：在安装GPU版本的TensorFlow之前，需要确保你的显卡、CUDA和cuDNN版本相互兼容。

在 PyCharm 中通过 pip 命令安装 TensorFlow 的详细步骤如下：确保 Python 版本为 64 位检查 Python 版本：确保您计算机上安装的 Python 是 64 位版本。如果当前版本为 32 位，需要下载并安装 64 位版本。配置 PyCharm：在 PyCharm 中设置使用 64 位版本的 Python。

对于大多数用户，使用pip安装TensorFlow是最简单的方法。

Keras和Tensorflow安装推荐使用清华大学源：清华大学源是国内的一个镜像源，可以加速下载速度。使用管理员权限在cmd中进行安装：在Windows环境下，为了避免权限问题，建议使用管理员权限的cmd窗口进行安装。兼容Anaconda和Pycharm：无论你是使用Anaconda还是Pycharm，都可以兼容安装Keras和Tensorflow。

在已安装Anaconda的基础上，本文将详细记录Tensorflow安装过程中遇到的GPU问题。首先，我们从CPU版本开始，通过命令行创建独立环境并激活，安装相关软件包。CPU版本安装通常较为顺利，但GPU版本安装时则出现问题。GPU版本安装时，首先需要确认CUDA版本。

Keras和Tensorflow(CPU)安装、Pytorch(CPU和GPU)安装以及jupyter使用虚拟...

Keras和Tensorflow安装、Pytorch安装以及jupyter使用虚拟环境的步骤如下： Keras和Tensorflow安装推荐使用清华大学源：清华大学源是国内的一个镜像源，可以加速下载速度。使用管理员权限在cmd中进行安装：在Windows环境下，为了避免权限问题，建议使用管理员权限的cmd窗口进行安装。

首先，安装Keras和Tensorflow时，推荐使用清华大学源，通过管理员权限在cmd中进行，尤其在Windows环境下，Anaconda和Pycharm都可兼容。Tensorflow GPU版虽速度快，但安装较为复杂，需要根据电脑配置选择合适的安装教程。关于模型的保存与加载，有两种方法，但可能需要根据特定情况调整。

使用Anaconda为tensorflow创建新环境。安装tensorflowgpu：进入tensorflow虚拟环境。使用pip安装tensorflowgpu，安装时间大约15分钟。测试：安装完成后，新建并运行测试文件tf_test.py，检查tensorflow是否正常工作。按照上述步骤操作，即可在Ubuntu系统上成功安装Pytorch和Tensorflow。