參考文章：

【Tensorflow2.0】Tensorflow2.0的安裝教程

tensorflow2.0安裝以及教程

最全Tensorflow2.0 入門教程持續更新

TensorFlow 2.0 教程-安裝TensorFlow 2.0

以下是本電腦安裝tensorflow2.0的過程。

• 安裝anaconda3.6或者其他版本
• 創建一個環境，用來安裝tensorflow2.0以及相關的python packages.

            
              conda create -n tensorflow2.0 python=3.7
            
          

• 激活創建的環境，安裝tensorflow2.0

            
              #激活環境
activate tensorflow2.0
#對于GPU版的安裝，為保證不論原始linux環境是什么樣的都可以安裝，如果原系充已經符合，以下命令不用執行
conda install cudatoolkit=10.0 cudnn=7.3
#正式安裝tensorflow2.0（alpha0版本）
pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 # cpu version
pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0  #gpu version
#正式安裝tensorflow2.0（beta1版本）
pip install tensorflow==2.0.0-beta1  # cpu version
pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta1  #gpu version
#正式安裝tensorflow2.0 （rc0版本）
pip install tensorflow==2.0.0rc0 # cpu version
pip install tensorflow-gpu==2.0.0rc0  #gpu version


            
          

注意：三個tensorflow2.0的版本任選一個版本就行。

• 測試是否安裝成功

            
              #輸入python，進入python環境
import tensorflow as tf
#查看tensorflow版本
print(tf.__version__)
#輸出'2.0.0-alpha0'
#測試GPU能否調用,先查看顯卡使用情況
import os 
os.system("nvidia-smi")
#調用顯卡
@tf.function
def f():
	pass
f()
#這時會打印好多日志，我電腦上還有warning，感覺不影響
#再次查詢顯卡
os.system("nvidia-smi")

            
          

我之前創建一個虛擬環境tensorflow1.13，安裝了tensorflow1.13版本，后來在此基礎上又創建了新的虛擬環境tensorflow2.0，安裝了tensorflow2.0版本。

經過測試，tensorflow1.13版本和tensorflow2.0版本可以正常使用。根據自己的電腦配置和安裝環境，可能安裝過程會有一定的區別，如果遇到問題的話可以在CSDN論壇上搜索相關信息。