执行pip命令安装TensorFlow: 在命令行中,使用pip命令并指定镜像源地址来安装TensorFlow。例如,要安装最新版本的TensorFlow,可以使用以下命令: bash pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 如果你需要安装特定版本的TensorFlow,可以在命令中指定版本号,例如安装TensorFlow 2.5版本: bash pip...
1. 安装Tensorflow -gpu 注意是tensorflow -gpu,不是tensorflow,安装方法: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow -gpu 1. pip会自动给你安装最新的Tensorflow -gpu版本,这里我装的是2.2.0 如果pip安装失败怎么办,手动下载安装文件: 打开清华镜像源,找到tensorflow-gpu 下载pip安装...
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 很快...
这一次和之前的不太一样,因为这一次是同时写两题,因为这两题比较相近,而且各自没有太多可以挖掘的地方,就把它们放在一起了。 2. 二叉树镜像 2.1 问题描述 操作给定的二叉树,将其变换为源二叉树的镜像。 二叉树的镜像定义:源二叉树 8 / \ 6 10 / \ / \ 5 7 9 11 镜像二叉树 8 / \ 10 6 / \ ...
原来包装tensorflow1.14时,pip install时失败,会提示包的网络位置,然后我根据这个url地下载,再传到私有http服务器上,通过pip install这个地址就能成功。 观察这两者名称,发现一个是tensorflow_gpu-1.14.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl, 一个是tensorflow_gpu-2.0.1-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl。
python3 -m pip install 库名称 就可以实现在该python中安装库了。 三、使用镜像安装tensorflow库 1、如果前面的python是64位,而且没有改动python的名称,使用的是命令窗口第一个路径下的python,那么通过下面命令安装 pip install tensorflow -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpletensorflow ...
选择直接安装TensorFlow,一般直接pip install tensoflow 就可以了。 但是我安装的时候遇到两个问题。就是下面的两个问题。然后逐一解决了,就可以安装了 Windows在pip 一些python安装包的时候,超时问题以及权限问题 1.在pip install 一些安装包的时候,有时候会由于网速的问题,或者资源的问题,导致安装过程中 连接超时,然...
pip install tensorflow-gpu==1.3 pip install tensorflow-gpu==1.4 # pip install 命令行 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow pip的配置文件 ~/.pip/pip.conf (可能需要创建.pip目录及pip.conf文件),在其中添加如下配置: ...
如果不想修改配置文件,可以手动在命令行中指定镜像库: pip --default-timeout=1000 install tensorflow==1.15.0 -ihttps://pypi.douban.com/simple 或者 pip installtensorflow==1.15.0 -ihttps://pypi.douban.com/simple 文件下载: pip install -r requirements.txt -ihttps://pypi.douban.com/simple...
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 ...