conda install tensorflow 这个命令会告诉Conda包管理器去搜索并安装TensorFlow及其所有依赖项。 执行命令并等待安装完成: 当你按下回车键后,Conda会开始解析包依赖关系,并下载并安装TensorFlow及其依赖项。 这个过程可能需要一些时间,具体取决于你的网络连接速度和系统性能。 在安装过程中,Conda可能会询问你是否要安装某...
3、进入镜像环境安装tensorflow2.1.0 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.1.0 1. 以及其他package,如:jupyter、pandas··· pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ### 1. 4、安装CUDA CUDA 10.1下载地址(必须下载10.1版本,适用于tensorflow2.3...
(base) C:\Users\14221>conda create -n tensorflow python==3.9 5.进入刚创建的tensorflow环境(进入和退出环境的命令都在上一步末尾有提示) (base) C:\Users\14221>conda activate tensorflow 6.安装tensorflow(失败) (tensorflow) C:\Users\14221>pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...
pip install tensorflow 在Windows上,输入以下命令: pip install --ignore-installed tensorflow 这将开始安装TensorFlow。请注意,使用镜像源可以加快安装速度。你可以在pip install命令中添加“—proxy”参数来指定镜像源。 验证TensorFlow是否成功安装。在Python解释器中输入以下代码: import tensorflow as tf 如果安装成功,...
而使用 conda 安装 GPU 加速版本的 TensorFlow 时,只需使用命令 conda install tensorflow-gpu,这些库就会自动安装成功,且版本与 tensorflow-gpu 包兼容。此外,conda 安装这些库的位置不会与通过其他方法安装的库的其他实例产生冲突。不管使用 pip 还是 conda 安装 GPU 支持的 TensorFlow,NVIDIA 驱动程序都必须单独安装...
pip install numpy scikit-learn 如果你需要安装tensorflow1.15,只需要在创建环境时将python版本设置为3.5-3.7,并将环境命名为tf1.15即可。安装过程与tensorflow2.0类似,只需要将版本号替换为1.15即可。注意事项: 在安装过程中,可能会遇到一些依赖问题。如果遇到依赖问题,可以尝试使用以下命令更新conda和pip: conda update ...
tensorflow-gpu 2.5.0 h17022bd_0 pkgs/main tensorflow-gpu 2.6.0 h17022bd_0 pkgs/main 和前面在官网搜到的信息一致,看来这就是官网能够支持的版本了,要想安装最新的 2.10 需用 conda-forge 的频道。 稳定版安装命令: conda install tensorflow-gpu=2.6.0 cuda ...
conda install cudatoolkit=11.0 (3)安装英伟达深度学习软件包 1 conda install cudnn=8.0 2.3 安装tensorflow 1 pip install tensorflow==2.4 如果看到下图,那么恭喜你,基本成功了 2.4 验证及查看安装版本 依次键入以下语句: 1 2 3 python import tensorflowastf ...
conda search tensorflow (7)选择自己想安装的版本号。conda install tensorflaw=版本号 (如:conda install tensorflaw=2.0.0)然后回车,等待即可。 如果安装完之后出现了以下错误 Fatal Python error: Py_Initialize: can’t initialize sys standard streams LookupError: unknown encoding: 65001 ...
pip install tensorflow==1.15 # CPU pip install tensorflow-gpu==1.15 # GPU 测试 importtensorflowastf tf.test.is_gpu_availale() 输出true则安装了gpu版本 安装其他依赖 删除conda环境 如果安装失败,解决失败。直接删除环境重新安装 conda remove -n yourEnv --all...