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《絕地要塞2》（Team Fortress 2，簡稱TF2）是一套非常好玩的多人連線射擊遊戲， 的續作，於2007年10月10日以橘盒三合一方式在Windows和Xbox 360平台上 

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cusolver64_10.dll 下载完成后按照引导安装，采用默认路径。在Advanced Installation Options步骤，勾选第一个选项框 Add Anaconda to my PATH environment variable，将Anaconda加入环境变量，静待安装成功。 Tensorflow 2.1安装. 打开Anaconda Prompt（可在windows左下角搜索框中找到），创建一个TF2.1环境。 conda install cudatoolkit=10.0 cudnn. 1.1.3 安装TF2.0 GPU版本（后面的 -i 表示从国内清华源下载，速度比默认源快很多） pip install tensorflow-gpu==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple. 如果网不好的，多执行几次。然后过一会就安装好啦。下面我们做下简单测试。 cifar-10-batches-py.tar.gz . 请注意区别文件名和扩展名。 用keras读取cifar10时，会自动解压（自动解压后，会去掉一层文件夹） 注意： 以后可以删除解压后的文件夹，但压缩文件不能删除。否则系统不能识别，从而再次下载. 测试： 《军团要塞2》(Team Fortress 2，简称TF2)是由维尔福软件公司(Valve)开发的一个团队作战型在线多人第一人称射击游戏。 该游戏是Valve先前作品《军团要塞·经典》(Team Fortress Classic)的续作，于2007年10月10日以橙盒(The Orange Box)三合一方式在Windows和Xbox 360平台上发行。 一. 本机情况.

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下载CUDA. Windows10 安装 1.1.2 安装GPU版本支持，拥有Nvidia的GPU的windows一般都有默认驱动的，只需要安装cudatoolkit 与 cudnn包就可以了，要注意一点需要安装cudatoolkit 10.0 版本，注意一点，如果系统的cudatoolkit小于10.0需要更新一下至10.0. 1.1.3 安装TF2.0 GPU版本（后面的 -i 表示从国内清华源下载 下以windows版本来安装miniconda作为演示，从上述下载合适版本，下载好后以管理员权限打开点击安装。 注意这两个都要勾选，一个是让我们可以直接在cmd使用conda指令，第二个是把miniconda自带的python3.7作为系统python。 windows 10 安装tensorflow2.0, tensorlayer2.0填坑记文章目录windows 10 安装tensorflow2.0, tensorlayer2.0填坑记前言一. Nvidia环境1.先安装CUDA2.再安装Nvidia驱动3.安装CuDnn二. tensorflow，tensorlayer安装1.创建虚拟环境2.安装tensorflow2.03.安装tenso 下载完成后，安装中有一步很重要，一定要勾选Add Anaconda to my PATH enviroment variable 如图所示： step 3：新建名为TF2.1的环境. 打开Anaconda Prompt，如图所示： 输入命令：conda create -n TF2.1 python=3.7 如果出现以下情况，如图所示： 说明新建好了TF2.1环境了。 protoc3.4+Anacoda3+CUDA 10.1和CUDNN 7.6（如果使用cpu版本或者显卡不是n卡，cuda和cudnn可以选择不下，我下载的是gpu版本所以选上了，gpu的要比cpu快点）+TensorFlow模型存储库（由于网络限制的问题个人建议用GitHub Desktop，有的时候会少东西，） See full list on wiki.teamfortress.com 1. 安装Tensorflow-gpu 注意是Tensorflow-gpu，不是gpu，安装方法： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu pip会自动给你安装最新的Tensorflow-gpu版本，这里我装的是2.2.0 如果这种安装失败怎么办，手动下载安装文件： 打开清华镜像源，找到tensorflow-gpu 下载pip安装时命令行里出现的版本，我这里 回复： 目前tf2.0还不支持conda install，只能使用pip install。windows可以直接使用conda install cudatoolkit cudnn。要注意一点，tf1.14以上要使用cudatoolkit >= 10.0。由于windows10默认cudatoolkit是9版本的，需要手动安装10版本。 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。 先写步骤： 1、安装Visual Studio 2015及以上版本 2、查看显卡查找对应显卡驱动及CUDAToolKit，对应的CUDNN包 3、anaconda安装python 4、配置环境 5、安装tensorflow-gpu 注意：以下皆建立在已翻墙的情况下进行，… Windows.

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