tensorflow是否安装成功,安装tensorflow之前需要安装什么嘛
tensorflow安装常见问题及解决方案就在最近，我在看一些关于深度学习的书，然后就想着安装TensorFlow运行代码来加深印象。然后遇到了很多问题，想着不能就这么算了，去查一些csdn的jzdhk博客。好在都有解决方案，几个小时后终于搞定了。下面是我遇到的一些问题和解决方法。
第一，首选pip安装python库，但是总会有下载超时的问题。在这里，我用豆瓣图片下载，会快很多。命令行运行代码。
pip Install-I http://pypi.douban.com/simple-Trusted-Host pypi.douban.com tensor flow问题2下载安装时会出现一些问题，比如：
要解决这个问题，我参考“漂洋过海95”的博客，截图也来自他的博客。
博客安装Tensorflow问题，错误：无法卸载“wrap”。这是一个分布式安装项目，因此…
1解决问题的方法：
pip-u-ignore-installed wrap enum 34 simple JSON net addr问题2解决方案：
Pip安装-升级setuptools完成以上两步后，需要再次下载tensorflow。参考问题一。
问题安装成功后，截图如下：
截图来自“MONKEYLY”的博客
链接2020年4月18日Python安装教程TensorFlow安装错误解决方案集。
如果您不确定安装是否成功，可以在命令行中输入以下代码行来查看安装是否成功：
pip列表
你可以看到我已经成功安装在这里。
但是，运行代码时可能会出现问题，并且会报告一个错误：
使用tensor flow back end . 2020-07-24 09:31:11.201295:W tensor flow/stream _ executor/platform/default/DSO _ loader . cc:55]无法加载动态库“cudart 64 _ 101 . dll”；d error:CUDArt 64 _ 101 . dll未找到2020-07-24 09:31:11.202465:I tensor flow/stream _ executor/cuda/CUDArt _ stub . cc:29]如果您的计算机上没有设置GPU，请忽略上述CUDArt dlerror。这时候就需要下载cuda了。去https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载吧。有关安装过程，请参考博客：
在windows下安装cuda
CUDA安装
我安装的时候选的是10.1版本，报错找不到这个文件。比如这里是dlerror:cudart 64 _ 101.dll未找到，后缀是101，所以我选择了10.1版本。
注4:在使用tensorflow的过程中，当有同学遇到以下问题时，我会更新这个问题。
问题的具体描述不同，但一般会显示以下提示：加载原生张量流运行时失败。
解决方案：
这个问题说明电脑缺少Visual C重分发，可以自己下载安装。如果你比较懒，也可以直接访问下面的网盘链接下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/1nMp7Z5ljDlEnFJm-OSvijQ提取代码：i1g3
第五个问题经历了上面的问题，应该完全可以运行了。
然而，当我运行代码时，我遇到了一个双重问题：
错误的中文意思是TensorFlow模块没有Session属性。查阅资料后发现tensor flow 2 . x版取消了Session属性，如果安装了tensor flow 2 . x版，想使用Session属性，可以更改tf。会话()至：
Tf.compat.v1.Session()并在源文件的开头添加一行代码：
Tf.com pat . v1 . disable _ eagle _ execution()否则会出现tensor flow 2 . x 2 . x版和1.x版不兼容的情况，错误如下：
根据以上操作，代码可以正常运行：
导入流程为tftftf.com pat . v1 . disable _ eagle _ execution()#定义两个常量X=tf.constant ([[3。 3.]]) W=tf.constant ([[2。], [2.]]) Y=tf.matmul ( W)以tf.com pat . v1 . session()为sess:result=sess . run(Y)print(result)运行的结果：
第四个问题参考错误属性error解决：安装tensorflow2.0后使用session时，模块 tensorflow 没有属性 Session :
* End *声明：由于我只是想在安装完成后发布这样的博客，部分错误截图来自别人的博客，已在文章中标注。
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