欢迎使用 TensorFlow 的中文设置教程！以下是配置 TensorFlow 环境的详细步骤：
1. 系统要求 📦
- 操作系统：Windows/macOS/Linux
- Python 版本：3.7 - 3.11（推荐 3.9）
- GPU 支持（可选）：NVIDIA 显卡 + CUDA 11.x
2. 安装方法 🚀
方法一：pip 安装
pip install tensorflow
✅ 该方式会自动安装 CPU 版本，适合无 GPU 的环境
方法二：GPU 加速安装
pip install tensorflow-gpu
📌 需提前安装 CUDA Toolkit 和 cuDNN
3. 环境验证 🧪
打开终端运行：
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
🟢 成功输出版本号和 GPU 信息即配置完成
4. 开发工具推荐 💡
- Jupyter Notebook：交互式编程首选
- Colab 环境：云端 GPU 实验室
- TensorFlow Hub：预训练模型库（可直接通过链接访问）
5. 常见问题解决 🛠️
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| 安装失败 | 检查 Python 版本是否兼容，尝试升级 pip |
| GPU 未识别 | 确认 CUDA/cuDNN 版本匹配，检查驱动程序 |
需要进一步了解如何优化 TensorFlow 性能？可参考 TensorFlow 性能调优指南