TensorFlow2.0笔记00——配置环境（安装Anaconda3.0、TensorFlow、Pycharm）
TensorFlow2.0笔记
0.配置实验环境
1.Anaconda3安装
1.在Anaconda官网下载Anaconda3
官网下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual
清华大学开源软件镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
2.根据引导安装Anaconda3，注意勾选将Anaconda3加入环境变量
安装过程超级慢，请耐心等待！
2.TensorFlow2.1安装
1.从开始打开Anaconda Prompt
2.新建一个名叫TF2.1的环境，使用Python3.8版本
conda create -n TF2.1 python=3.8
接下来选择y，表示同意安装相关软件包。
3.进入TF2.1环境
conda activate TF2.1
安装英伟达的SDK10.1版本，选择y安装相关软件包
conda install cudatoolkit=10.1
安装英伟达深度学习软件包7.6版本,选择y安装相关软件包
conda install cudnn=7.6
如果上述两条安装语句出错了，可能是电脑硬件不支持英伟达GPU，可以直接跳过，安装TensorFlow。
4.安装TensorFlow2.2
pip install tensorflow==2.2
本来想安装TensorFlow2.1，但是我安装Python版本是3.8，不兼容
迫不得已安装TensorFlow2.2
5.检验TensorFlow是否安装成功，进入Python
import tensorflow as tf
tf .__version__
3.Pycharm的安装
参考博客：
4.设置环境变量
5.第一个测试程序
import tensorflow as tf
tensorflow__version = tf.__version__
gpu_available=tf.test.is_gpu_available()
print("tensorflow version:",tensorflow__version,"\tGPU available:",gpu_available)
a=tf.constant([1.0,2.0],name='a')
b=tf.constant([1.0,2.0],name='a')
result=tf.add(a,b,name="add")
print(result)
