解决方式:这是因为权限的问题,导致无法安装成功,这是我在安装TensorFlow的时候遇到的问题。 解决问题:只要以管理员的额身份打开cmd去pip install相关的包就可以了 对于windows 用户,在开始菜单中输入 cmd,右键以 run as administrator(以管理员身份运行)。 Python - PIP install trouble shooting - PermissionError: [...
1.确认你的python有没有装pip,有则直接跳2。无则cmd到python安装目录下easy_install-3.7.exe pip。 2.下载https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl (需用VPN) 3.将其移动到python安装目录下,重命名将36修改为 37 4.执行pip install tensorflo...
Install TensorFlow on Windows 由于在2016年底 TF更新了版本支持在windows下安装,所以在上一篇种提到的在docker中玩TF的,感觉就没有必要了,所以再更新一篇来讲述直接在windows安装TF。 虽然支持在windows下安装,但是并非常见执行文件安装,还是要通过指令的安装方式,采用Python和pip或者用Anaconda都可以安装,由于Anaconda包含...
在安装TensorFlow时,可能会遇到报错提示“Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow”。这个问题可能是由于Python版本或pip版本不兼容造成的。下面是一些可能的解决方案: 检查Python版本和pip版本首先,确保你的Python版本和pip版本是兼容的。TensorFlow支持的Python版本是3.6-3.8,且在Windows中Pytho...
要使用pip安装TensorFlow的CPU版本,请按照以下步骤操作: 打开命令行界面: 在Windows上,可以打开命令提示符(CMD)或PowerShell。 在macOS或Linux上,可以打开Terminal。 输入命令: 在命令行中输入以下命令来安装TensorFlow的CPU版本: bash pip install tensorflow-cpu 执行命令,等待安装完成: 按下回车键执行命令。pip会...
在CMD输入——pip install tensorflow 如图,Error:异常,上网查了下,解决过程如下: 升级最新的pip: pip install --upgrade pip 接下来,一定不要简单用 而是要找个镜像地址,目前比较好的是豆瓣镜像。速度嗖嗖的。。。 输入指令 pip3 install --user --upgrade tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple ...
TensorFlow 1.2.0新版本完美支持Python3.6,windows在cmd中输入pip install tensorflow就能下载应用最新tensorflow 只需在cmd中输入pip install tensorflow就能下载应用最新tensorflow,再也无需转换到Python3.5了
Windows CPU GPU STEPS: 在知道正确的版本后就很好说啦: 注:如果你和我一样使用的是虚拟环境配置的,则需要先将虚拟环境激活【activate tensorflow-gpu (tensorflow-gpu是我的虚拟环境的name)】后再进行一下步骤 1、先卸载旧的tensorflow:pip uninstall tensorflow-gpu ...
cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1.zip (6.0不能和8.0一起给tensorflow用) 1.2 Conda continuum.io/downloads 选python2.7版本 (因为python3会变,所以建议初始安装不变的) 创建python3.5的环境 conda create -n python35 python=3.5 anaconda 1.3 Tensorflow tensorflow.org/install/ Installing with Anaconda 1.4 Kera...
这里介绍在安装好python3和Anaconda的windows系统中,安装并正确import tensorflow的方法。 在命令行或者 Anaconda shell 界面,逐条运行: conda create-n tensorflow python=3.6conda activate tensorflow conda install pandas matplotlib jupyter notebook scipy scikit-learn ...