【导读】今年三月谷歌在TensorFlow开发者峰会上宣布TensorFlow 2.0 Alpha版本（内部测试版）之后，TensorFlow 2.0 Beta版本（公开测试版本）已经发布。TF2.0相比于1.x版本默认使用Keras、Eager Execution、支持跨平台、简化了API等。这次更新使得TF2.0更加的接近PyTorch，一系列烦人的概念将一去不复返。如果2019的下半年开始入坑TF，那么你将选择进入AI的最佳时机了，Tensorflow社区蓬勃发展，未来可期。接下来就给大家带来TF 2.0 Beta –Window系统下GPU版本的详细完整的安装教程。 目录 1.Anaconda 安装Anaconda
- 修改路径
- 修改默认浏览器
2.CUDA10.0
- CUDA安装
- cuDNN安装
- PATH配置
3.TensorFlow2.0 Beta-GPU版本安装与测试
- 确认显卡
- 测试
1. Anaconda a. 下载 首先进入Anaconda的官网： https://www.anaconda.com/distribution 选择Windows下Python3.7（注意：必须选择64位，因为TF不支持Python32位的）
下载完成后打开，然后就是傻瓜式的安装，一路next即可。
b. 修改路径 默认地址为C盘(这是默认地址，如果你通常安装在c盘的话，可以忽略此步骤)， 如果安装后没有其他的操作的话，打开.juyter文件是没有[jupyter_notebook_config.py] 打开cmd，输入 jupyter notebook --generate-config 回车，会产生[jupyter_notebook_config.py]
用Notepad 打开[jupyter_notebook_config.py],找到c.Notebook 建立你的新工作路径 取消注释，c前面的#要去掉 点击保存，这下就修该好了路径 cmd，输入[jupyter notebook]，你就发现你的路径已更改
c. 修改默认浏览器 打开[jupyter_notebook_config.py] 找到你想用的浏览器路径(下面是我的浏览器路径) 打开[jupyter_notebook_config.py] 找到App.browser = ''，在这行下面添加以下三行代码 import webbrowser webbrowser.register("chrome",None,webbrowser.GenericBrowser(u"C:ProgramFiles (x86)GoogleChromeApplicationchrome.exe")) c.NotebookApp.browser = 'chrome'
这样就修改好了Anaconda使用的浏览器和使用路径，还是非常简单的。现在打开我们的Jupyter Notebook(后面将会在这个文件夹写下Tensorflow2.0的笔记内容) 2. CUDA 10.0 a. CUDA 安装 下载CUDA 官网链接： https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal 下载完成后，打开下载的驱动 取勾GeForce Experience
如果电脑上本身就有Visual Studio Integration，要将这个取消勾选，避免冲突了
点开Driver comonents，Display Driver这一行，前面显示的是Cuda本身包含的驱动版本是411.31 如果你电脑目前安装的驱动版本号新于Cuda本身自带的驱动版本号，那一定要把这个勾去掉。否则会安装失败(相同的话，就不用去取勾了)
接下来需要几分钟的时间安装，这是NVIDIA程序已完成的界面
打开此路径，查看nvcc.exe 有这个nvcc.exe就说明CUDA安装已成功
打开此文件夹，查看有没有cuti64_100.dll 有这个cuti64_100.dll就说明CUPT1已成功
b. cuDNN 安装 CDNN官网链接： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 选择cuDNN for CUDA10.0
解压cuDNN
将解压后文件复制到CUDA文件夹下
c. PATH配置 查看CUDA环境路径 我的电脑——>属性——>高级系统设置——>环境变量
在系统变量中找到PATH
查看CUDA路径，当你安装完CUDA后，它会将这两个目录加进来 CUPTA和cuDNN还没有加进来，所以必须将它们添加到路径，这样使用Tensorflow的时候才不会报错 添加CUPTA和cudnn路径 新建——>浏览，找到路径 cuDNN路径，CUPTA路径(缺一不可)
测试CUDA： cmd nvcc -V 下面的显示说明我们CUDA的版本是10.0
3. TensorFlow 2.0 安装与测试 a. 确认显卡 安装前要确认显卡是不是NVDIA的 命令行 pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta0
b. 测试 测试Tensorflow是否安装成功： 步骤： 打开cmd——>ipython——>import tensorflow as t f import tensorflow as tf tfabab.test.is_gpu_available() 显示True，说明gpu版本已经安装成功
