1 修改镜像源地址安装依赖项 我们的常规操作是: pip install tensorflow 此时默认链接到国外服务器,下载速度极度缓慢,即使是有梯子也经常卡顿。 此时我们可以将其修改为国内的镜像源,比如修改为阿里镜像源 pip install tensorflow -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 给大家看看我更换为国内镜像源的下载速度 ...
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...
pip install tensorflow==1.13.1 读取txt内容安装 pip install -r requirements.txt 一般需要使用如下语句,用国内镜像加速安装 pip install-i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/--trusted-host mirrors.aliyun.com tensorflow 卸载已安装的模块 pip uninstall tensorflow 离线安装 先到国内镜像源中下载对应whl文...
Previously, the following command was utilized to install Tensorflow 2.3.0 in order to convert Darknet weights to a Tensorflow model within save_model.py: !pip install tensorflow==2.3.0 However, currently Tensorflow 2.3.0 is not availabl...
使用镜像源可以显著提高pip安装包的下载速度,特别是在国内网络环境下。如果你需要安装TensorFlow的GPU版本,命令会稍有不同,但指定镜像源的方式是相同的。例如,安装TensorFlow GPU 2.5版本可以使用以下命令: bash pip install tensorflow-gpu==2.5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 请确保你的Python环境...
tensorflow的安装包比较大,可以使用国内的镜像进行安装。如,pip3 install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple, 2.2 使用清华源安装tf报错 OpenSSL.SSL.WantReadError 使用pip3 install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple命令安装tf,下载一部分之后报错: ...
更换pip源到国内镜像 [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 需要安装的库: pip install dingtalkchatbot pip install BeautifulSoup4 pip install pymysql pip install matplotlib pip install lxml pip install tensorflow==1.12.0 ...
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...
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 ...
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 ...