Windows下TensorFlow深度学习环境快速搭建教程

2025效果图由AI设计，仅供参考

安装完成后，建议使用pip安装TensorFlow。打开命令提示符（CMD）或PowerShell，输入“pip install tensorflow”即可自动下载并安装CPU版本的TensorFlow。

如果希望使用GPU加速，需额外安装NVIDIA CUDA工具包和cuDNN库。从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA，并按照指引完成安装。同时，将cuDNN文件复制到CUDA安装目录下的相应文件夹中。

安装完CUDA和cuDNN后，通过pip安装带有GPU支持的TensorFlow版本，命令为“pip install tensorflow-gpu”。此步骤可能需要网络连接，若遇问题可尝试更换镜像源。

安装完成后，可以通过Python脚本测试TensorFlow是否正常运行。例如，输入import tensorflow as tf，然后运行tf.test.is_gpu_available()，返回True表示GPU支持已成功启用。

若在安装过程中遇到依赖问题，可以考虑使用虚拟环境如venv或conda来隔离不同项目的依赖，避免冲突。

（编辑：站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!