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🌟本文由青云阁原创！
🌠此阶段属于练气阶段，希望你顺利完成突破
📆首发时间：🌹2021年3月12日🌹
✉️希望和你一起完成进阶之路！
🙏作者水平非常有限，如果发现错误请留言炸！非常感谢！
内容
🍈 一、TensorFlow的介绍
1. TensorFlow 是什么
2. 为什么需要 TensorFlow 等库
🍉二. TensorFlow的安装
1.电脑已安装Anaconda
2.看一下自己有没有NVIDIA的GPU（非常重要！！）
🍊三，查看TensorFlow的版本以及安装路径
🍈 一、TensorFlow的介绍
1. TensorFlow 是什么
是一个深度学习库，由 Google 开源，可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。
Tensor(张量)意味着 N 维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow即为张量从图的一端流动到另一端。
它的一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从电话、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。
支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在 Image，NLP 最流行的深度神经网络模型。
2. 为什么需要 TensorFlow 等库
深度学习通常意味着构建具有多层的大规模神经网络。
除了输入X，函数还使用一系列参数，其中包括标量值、向量以及最昂贵的矩阵和高阶张量。
在训练网络之前，需要定义成本函数。常见的成本函数包括回归问题的方差和分类过程中的交叉熵。
在训练过程中，需要不断地向网络输入多批新的输入，在推导所有参数后，代入代价函数来更新整个网络模型。
这个过程中有两个主要的问题：1. 较大的数字或者张量在一起相乘百万次的处理，使得整个模型代价非常大。2. 手动求导耗时非常久。
所以 TensorFlow 的对函数自动求导以及分布式计算，可以帮我们节省很多时间来训练模型。
查看python版本
python --version🍉二. TensorFlow的安装
1.电脑已安装Anaconda
2.看一下自己有没有NVIDIA的GPU（非常重要！！）
打开任务管理器或设备管理器，查看GPU 0或GPU1是否为NVIDIA
必须是NVIDIA的显卡才能装CUDA！其他品牌的GPU不能用来加速，不要装CUDA！
没有NVIDIA的GPU看这里：（安装cpu版本）
（1）升级pip版本
pip -V
看几篇文章有问题
(4条消息) ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’。It is a distutils installed project and thus we cannot accurately_云斜月的专栏-CSDN博客
https://blog.csdn.net/li744831579/article/details/104160130?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164709517216780357272902%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=164709517216780357272902&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-1-104160130.article_score_rank&utm_term=ERROR%3A+Cannot+uninstall+wrapt.+It+is+a+distutils+installed+project+and+thus+we+cannot+accurately+determine+which+files+belong+to+it+which+would+lead+to+only+a+partial+uninstall.&spm=1018.2226.3001.4187
(4条消息) 解决distributed 1.21.8 requires msgpack, which is not installed错误_sunmingyang1987的博客-CSDN博客
python -m pip install --upgrade pip
（2）如果没有NVIDIA的GPU，执行（这一步是安装t ensorflow ，t ensorflow 是深度学习开发框架）：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.15如果还报超时错误，
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --default-timeout=100 tensorflow==1.15如果仍然报超时错误，
就在凌晨3点~早上7点之间安装
（3）验证一下： Python 环境下（anaconda prompt下键入：python（回车））出现>>>，然后键入import tensorflow，若没有报错，则安装基本正确。
🍊三，查看TensorFlow的版本以及安装路径
查看TensorFlow的版本以及安装路径
进入到Python环境
import tensorflow as tf tf.__version__ # 查看版本 tf.__path__ # 查看安装路径
升级到最新版本：
CPU版本：
pip install --upgrade tensorflowGPU版本：
pip install --upgrade tensorflow-gputensorflow2.0的安装
pip install --user tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple卸载已经安装的tensorflow:输入y,卸载即可。
pip uninstall tensorflow
文章出处登录后可见！
