TensorFlow GPU 1.5.1Python 3.6兼容版
tensorflow_gpu-1.5.1-cp36m-manylinux1_x86_64.whl 是老版本里还蛮稳定的，适合用 Python 3.6 和 GPU 环境的同学。嗯，这版虽然不算新，但兼容性挺好，踩坑少，尤其在服务器部署时挺省心。
Google Brain 团队出品的 TensorFlow，主打的就是“又能跑又能扩”。CPU、GPU、TPU 都能用，不管你是在写科研模型，还是搞个小 demo，它都扛得住。
图的方式来表示计算流程，一条条数据像管道一样流过操作节点，用 数据流图 思维挺有意思，调试也直观。像训练一个 CNN，你只管定义图结构，TensorFlow 自动帮你后面的反向传播和微分。
如果你机器上装了 CUDA 9.0 和 cuDNN 7.0，这个 .whl 文件安装起来基本没啥问题。用 pip install tensorflow_gpu-1.5.1-cp36m-manylinux1_x86_64.whl 就能跑起来，响应也快，内存管理还不错。
想搞明白 数据流图 和 自动微分 的机制，可以看看这篇详细文章，写得还挺清楚的。如果想折腾 GPU 跑深度网络，这个版本蛮适合做入门环境搭建的。
如果你用的是新版 Python 或 CUDA，记得先确认兼容性再装。否则装完一堆错，真心折腾。用 Anaconda 的话，建议建个独立环境试一下。
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