使用清华源通过pip安装TensorFlow,可以显著提高下载速度。以下是具体的步骤和命令: 1. 指定pip使用清华源 清华大学的开源软件镜像站提供了TensorFlow等Python包的镜像,通过指定-i参数,可以让pip从清华源下载TensorFlow。 2. 使用pip安装TensorFlow 在终端或命令提示符中运行以下命令来安装TensorFlow: bash pip install tens...
打开清华镜像源,找到tensorflow-gpu 下载pip安装时命令行里出现的版本,我这里是 下载后在该文件目录下cmd输入(注意换成自己对应的名字): pip install tensorflow_gpu-2.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl 1. 其实到这里tensorflow部分安装完了,接下来安装显卡部分的。 2. 下载cuda和cuDNN 首先我们要查找tensorflow-g...
#直接在 pip install xxx 后加上 镜像源 即可,如:#安装tensorflowpip install tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple#安装pytorchpip install --upgrade torch torchvision -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple#限定版本pip install torch==0.4.0 torchvision -i https://pypi....
pip install tensorflow==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow==1.14.0 使用清华源下载,用这两个命令都可以,哪个好用就用哪个吧,唉,如果失败的话更新一下pip: pip install --upgrade pip 记得最后import tensorflow,如果import的时候出现了...
注1:https://www.tensorflow.org/install/source可以查看不同版本tensorflow匹配cuda和cudnn版本。 注2:https://developer.nvidia.com/accelerated-computing-toolkit可以下载CUDA和Cudnn。 1. 准备工作 1.1 配置安装环境 sudo apt-get update 若出现下述错误:Reading package lists... Done ...
国内源清华镜像pip安装tensorflow-gpu 1.13.1 先安装pip: sudo apt-getinstall python-pip python-dev 然后安装tensorflow-gpu 1.13.1: sudo python-m pip install-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.13.1 瞬间下载完成。
pip install tensorflow==2.1.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 参考: pip使用清华镜像安装tensorflow_一*步&&一步走*-CSDN博客
pip install tensorflow-gpu==1.13.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 同理,安装tensorflow 2.1.0 gpu版: pip install tensorflow-gpu==1.13.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow 0.12.0rc1, 0.12.0, 0.12.1, 1.0.0, 1.0.1, 1.1.0rc0, 1.1.0rc1, 1.1.0rc2,...
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pip install tensorflow==1.13.1-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 或者 豆瓣源 pip install xx -i https://pypi.doubanio.com/simple 指定官方的版本 然后进行换源 pip install torch===1.2.0torchvision===0.4.0-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -ihttps://pypi.tuna...