安装Tensorflow和Keras需要满足一定的环境要求。首先,我们需要一个支持Python的操作系统,如Windows、macOS或Linux。其次,为了能够顺利安装Tensorflow和Keras,我们需要先安装Python解释器。建议使用Python 3.6或更高版本。三、安装Tensorflow和Keras的步骤 安装Python解释器:首先,我们需要从Python官网下载并安装Python解释器。在安装...
TensorFlow 1.13 tensorflow-1.13 TensorFlow 1.13.0 + Keras 2.2.4 on Python 3.6. TensorFlow 1.12 tensorflow-1.12 TensorFlow 1.12.0 + Keras 2.2.4 on Python 3.6. tensorflow-1.12:py2 TensorFlow 1.12.0 + Keras 2.2.4 on Python 2. TensorFlow 1.11 tensorflow-1.11 TensorFlow 1.11.0 + Keras 2.2.4 ...
TensorFlow 1.x:这是TensorFlow的一个早期版本系列,支持Python 2.x和3.x。在这个版本中,Keras是作为TensorFlow的一个模块存在的。 TensorFlow 2.x:这是TensorFlow的当前主要版本系列,从2.0版本开始,TensorFlow对API进行了重大更新,并将Keras作为默认的高级API。 3. Keras与TensorFlow版本之间的对应关系 TensorFlow 1.x...
安装Tensorflow-gpu 与 keras的时候,一定先要注意版本的对应,不然很容易出错,在看的时候,建议先看完整篇文章再上手。 一、环境+配置 本机环境 显卡:RTX3050Ti(notebook) Windows10专业版 NVIDIA 511.65 网上查到的可行版本 (跟本人所使用的有所偏差) python3.7.0+CUDA11.6.0+cuDNN8.3.2+tensorflow2.7.0+Keras...
其中第一步好像是会默认安装py36到conda环境里,不需要手动安装python,当然,所以在pip list里找不到python36,而在conda list里! 3:pip install tensorflow-gpu2.3.0 PS:Cpu版安装是:pip install tensorflow2.3.0 其中,Keras-Preprocessing不需要手动安装,会依赖自动安装,但是,前提是你环境是py36 ...
tensorflow+python+keras版本对应关系 tensorflow+python+keras版本对应关系建议使⽤conda 来构建不同的环境 Framework Env name (--env parameter)Description Docker Image Packages and Nvidia Settings TensorFlow 2.2tensorflow-2.2TensorFlow 2.2.0 + Keras 2.3.1 on Python 3.7.TensorFlow 2.1tensorflow-2....
TensorFlow 1.5：适用于 Python 3.6，与 Keras 2.1.6 配合使用。TensorFlow 1.4：适用于 Python 2 和 3.6，与 Keras 2.0.8 配合使用。TensorFlow 1.3：适用于 Python 2 和 3.6，与 Keras 2.0.6 配合使用。在安装 TensorFlow 和 Keras 时，请务必遵循上述版本组合，以避免兼容性问题。...
Python3.7 pip install tensorflow==1.15.3 pip install keras==2.3.1 pip install numpy==1.16.0 pip install h5py==2.10.0 1 2 3 4 总结 第一次搭建tensorflow环境,每次直接安装的包都不对应版本,还要我一个一个找,啊啊啊啊啊b溃了。万幸经过我一天半的努力,把所有库版本都对应上了。
二者对应版本号如表所示(Keras新版本对Tensorflow老版本不兼容,需注意安装版本号) FrameworkEnv name (--env parameter)DescriptionDocker ImagePackages and Nvidia Settings TensorFlow 2.2tensorflow-2.2TensorFlow 2.2.0 + Keras 2.3.1 on Python 3.7.floydhub/tensorflowTensorFlow-2.2 ...