ERROR: Cannot uninstall 'wrapt'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall. 请输入:pip install -U --ignore-installed wrapt enum34 simplejson netaddr 4、再次输入 pip install tensorflow 5、...
使用 pip 安装 TensorFlow 时,GPU 支持所需的 CUDA 和 CuDNN 库必须单独手动安装,增加了大量负担。而使用 conda 安装 GPU 加速版本的 TensorFlow 时,只需使用命令 conda install tensorflow-gpu,这些库就会自动安装成功,且版本与 tensorflow-gpu 包兼容。此外,conda 安装这些库的位置不会与通过其他方法安装的库...
Requirement already up-to-date: pipind:\githuprepo\tensorflow\venv\lib\site-packages (20.0.2) (venv) PS D:\GitHupRepo\tensorflow> 5.安装TensorFlow pip install --upgrade tensorflow (venv) PS D:\GitHupRepo\tensorflow>pip install --upgrade tensorflowCollecting tensorflow Downloading tensorflow-2.1....
$ pip install--upgrade tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl Processing f:\tensorflow\tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whlRetrying(Retry(total=4,connect=None,read=None,redirect=None))after connection broken by'ReadTimeoutError("HTTPSConnectionPool(host='pypi.python.org', port=443...
不得不说pytorch就是好用,只要在conda里面指定py版本cuda版本cudnn版本就能傻瓜式地装好,我爱pytorch,但是人家写的某些源码仍然使用tensorflow写的。所以说还是有必要把tensorflow也安排上。 官方提供的pip包(通过pip install tensorflow安装)只有CPU版本(tf.test.is_gpu_available() -> False),而且GPU版本(通过pip ...
打开tensorflow官网 https://tensorflow.google.cn/ 找到安装下的pip安装: 我们可以看到现在最新版本的tensorflow已经可以在python3.5-3.7的版本上兼容了,所以就不用在3.7版本的基础上再重新下载3.5或者3.6了。 最下边一行: 是让安装最新版本tensorflow需要进行最新版本的pip ...
!pip install -q git+https://github.com/tensorflow/docs安装tensorflow_docs,github无法访问或者访问速度过慢,可以访问https://gitee.com/创建gitee账号,新建仓库:然后点击导入输入github的网址(如https://github.com/tensorflow/docs)即可:通过此种方式访问仓库快
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 ...
conda install tensorflow 如果你想用 GPU 驱动的版本,就把 tensorflow 替换为 tensorflow-gpu。 除了能让使用 TensorFlow 更快更简单这两个好处之外,Conda 还提供了一些列的工具,能让它更容易地整合到你的工作流中。可以看看以下资料,加深了解: Conda 和 TensorFlow: anaconda.com/blog/devel MKL 优化: docs.anac...
使用pip 安装 TensorFlow 时,GPU 支持所需的 CUDA 和 CuDNN 库必须单独手动安装,增加了大量负担。而使用 conda 安装 GPU 加速版本的 TensorFlow 时,只需使用命令 conda install tensorflow-gpu,这些库就会自动安装成功,且版本与 tensorflow-gpu 包兼容。此外,conda 安装这些库的位置不会与通过其他方法安装的库的其他...