1、利用.yml文件配置整套环境
conda env create -f dev_gpu.yml
2、微调环境，主要使用pip install和pip uninstall 调整至对应版本
3、使用gpu时，注意要使用TensorFlow-GPU
4、注意TensorFlow和cuda\cudnn 的搭配
https://blog.csdn.net/omodao1/article/details/83241074
5、import TensorFlow
若出现错误， ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
需要在path中加入cuda
具体见链接：https://blog.csdn.net/qq_34374211/article/details/81018320
其中vim编辑时，ESC表示退出，之后输入：wq命令，表示保存并退出
6、之前出现的代码跑起来但是GPU占用却为0的原因是版本不匹配问，或者是没有使用TensorFlow-gpu
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本文标题：跑TensorFlow代码
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/adxppctx.html
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