pip install tensorflow==1.13.0rc2-i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple pip卸载tensorflow: 安装tensorflow之后,可能有tensorflow-base, tensorflow等包。在后续的使用中可能会更新tensorflow而base库的版本却保持不变,有可能导致错误。因此注意: pip list 查看pip的安装目录 然后会找到名字里有tensor的一堆东西...
conda create -n tensorflow python=3.6 1. 回车,需要yes/no的地方就Y 3.激活刚刚创建的环境 conda activate tensorflow 1. 4.继续在上一步打开的(tensorflow)环境中输入下面pip的代码进行下载,版本可自行选择 pip install tensorflow==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 1. 5.下载完成后,...
(tensorflow) C:\Users\14221>pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow 测试是否成功,结果发现失败了: (tensorflow) C:\Users\14221>python >>> import tensorflow as tf >>> quit() 7.换种方式(成功): (tensorflow) C:\Users\14221>conda install tensorflow 成功了: (tensor...
接着安装cudnn,这个库不是Python的库,因此pip不能安装,需要用conda安装,Python 3.8推荐匹配的cudnn版本为8.2.1,具体命令如下: 输入y,下图显示cudnn安装成功。 接着安装tensorflow-gpu==2.10.0,记住这些版本号一定不要改,否则以后容易报错。 pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...
当使用pip uninstall或conda命令卸载tensorflow后,如果无法成功卸载,可能是由于以下原因: 1. 版本冲突:可能存在其他依赖包与tensorflow版本冲突,导致无法完全卸载...
pip install --upgrade pip(这一步出错,提示使用‘D:\anaconda3\envs\虚拟环境名称\python.exe -m pip install --upgrade pip‘来更新,复制照着做就行) conda install anaconda pip install tensorflow-gpu==2.6.0 conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0 ...
使用 pip 安装 TensorFlow 时，GPU 支持所需的 CUDA 和 CuDNN 库必须单独手动安装，增加了大量负担。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...
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...
使用conda activate tensorflow激活虚拟环境。 使用conda deactivate可以退出当前激活的虚拟环境。 使用pip install tensorflow-cpu==2.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 安装tensorflow-cpu版本。-i表示采用国内清华源镜像网站下载 接下来继续进入漫长的下载环节!!!
使用pip 安装 TensorFlow 时,GPU 支持所需的 CUDA 和 CuDNN 库必须单独手动安装,增加了大量负担。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...