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...
pip install tensorflow-gpu==1.9 1. 注:有时候使用pip进行下载或安装时,国外的源下载太慢,而且经常出现断开链接等情况。可以把pip的安装源换成国内镜像,可以大幅度提高下载速度。 常用的镜像源如下: 新版ubuntu要求使用https源,需要注意: 清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云:http://mirrors.a...
#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....
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==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...
秒速安装tensorflow GPU版本 比如我们安装1.13.1 gpu版: 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,...
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 -U --ignore-installed wrapt enum34 simplejson netaddr 安装好后,再用pip install tensorflow就安装好了。 顺便介绍一下镜像源的修改,因为我在解决问题时想过是不是镜像源问题。 我把自己的镜像源改为清华镜像源,这个很简单,就建立一个pip.ini的文件夹,把如下复制粘贴进去,保存就好: ...
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade tensorflow==1.12。 安装完成后可以进行测试。出现AVX2警告说明电脑上没有使用gpu安装方式,不用关心。 使用pip3 list可以查看安装好的库,如果是conda上,直接conda list。 注:同理,安装其他库也可以使用清华镜像。