TensorFlow 路径性能安装

Question

我注意到在运行我的 tensorflow 时，我在启动时的前几次运行中出现了峰值

在网上搜索后，我来到了这个blog

回复和官方文件让我更加困惑，哪种安装最适合性能。 是吗

1. Conda
2. pip
3. docker
4. 还有一些未列出的？

我当前的设置是带有 GTX965M 的 Windows 10 笔记本电脑，根据此 guide 安装 tensorflow

另一个奇怪的事情，我的 conda 安装由于某种原因只能安装 tensorflow 1.8。运行代码conda update tensorflow 后，返回已安装最新版本。但我可以通过声明conda install tensorflow=2 来安装 tensorflow 2。这是正常的吗？如果不是，可能是什么问题？ （我在“更新/安装”张量流之前更新了所有软件包。没有帮助。）

Answer 1

据我所知，在 anaconda 中创建虚拟环境并在虚拟环境中安装 Tensorflow 具有优势。

请参考这个SO Answer了解创建虚拟环境的优点和步骤。

在运行代码 conda update tensorflow 时，它会返回最新的 版本已安装。但是我可以通过说明来安装 tensorflow 2 康达安装张量流= 2。这正常吗？

是的，这是正常行为。

Google Colab 是一种学习和使用 TensorFlow 的简单方法。这是一个 Jupyter 笔记本环境，无需设置即可使用并完全在云中运行。