仅支持CPU的方案：
conda create -n tf tensorflow conda activate tf
创建一个名为‘tf’的conda环境，自动安装cpu的tensorflow
可以使用gpu的方案：
conda create -n tf-gpu tensorflow-gpu conda activate tf-gpu
使用conda安装 GPU TensorFlow 会安装依赖库：CUDA（cuda toolkit）以及cudnn。（按理说conda会自动安装好兼容的版本）
对于 Windows 和 Linux 系统，CUDA 10.0 以后的版本才支持 TensorFlow 2.0 以后的版本。
无需更改任何代码，TensorFlow 代码以及 tf.keras 模型就可以在单个 GPU 上透明运行。
注：使用 tf.config.list_physical_devices('GPU') 可以确认 TensorFlow 使用的是 GPU。
在一台或多台机器上，要顺利地在多个 GPU 上运行，最简单的方法是使用分布策略。
在 TensorFlow 2.4 版本中，可以使用 tf.distribute.MirroredStrategy 来在一台机器的多个 GPU 上进行同步分布式训练。该策略会为每个 GPU 设备创建一个副本。模型中的每个变量都会在所有副本之间进行镜像。这些变量将共同形成一个名为 MirroredVariable 的单个概念变量。这些变量会通过应用相同的更新来保持同步。1
以下是一个使用 tf.distribute.MirroredStrategy 的示例代码：
mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with mirrored_strategy.scope():
model = create_model()
model.fit(train_dataset, epochs=10, steps_per_epoch=100)
请注意，tf.distribute.MirroredStrategy 只能在一台机器上的多个 GPU 上进行同步分布式训练。如果您想要在多台机器上进行分布式训练，您可以使用其他分布式策略，例如 tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy 或 tf.distribute.experimental.TPUStrategy。
