导语：安装好显卡驱动后，我们接着就要安装Tensorflow2，TensorFlow虽是深度学习领域最广泛使用的框架，但是对比PyTorch这一动态图框架，采用静态图（Graph模式）的TensorFlow确实是难用。好在最近TensorFlow支持了eager模式，对标PyTorch的动态执行机制。更进一步地，Google在最近推出了全新的版本TensorFlow 2.0，2.0版本相比1.0版本不是简单地更新，而是一次重大升级（虽然目前只发布了preview版本）。简单地来说，TensorFlow 2.0默认采用eager执行模式，而且重整了很多混乱的模块。毫无疑问，2.0版本将会逐渐替换1.0版本，所以很有必要趁早入手TensorFlow 2.0。（原文链接）下面正式进入tensorflow2的安装过程
目录
查阅Tensorflow2官方文档
?下一步，阅读GPU指南
?下一步，打开此链接
找到支持CUDA 的tensorflow2版本安装
?经过查阅，我们得知现在需要安装2.6.0版本 的tensorflow，接下来正式开始安装。
?创建python3.8虚拟环境
打开anaconda3命令行，输入：
?conda create -n tf2-gpu python=3.8
#按y继续
检查是否安装成功?
conda env list?
?进入tf2-gpu环境
conda activate tf2-gpu??
?安装Tensorflow2.6.0版本
pip install tensorflow==2.6.0?
?查看是否安装成功
pip list?
pycharm配置环境?
? 打开pc>file>settings
Python interpeter>齿轮图标>add?
system ineterpeter>...
?
anaconda3>env>tf2-gpu>tools>python.exe?
点击ok退出完成设置，输入以下代码，运行结果一致即完成设置
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
