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使用 pip 安装 TensorFlow教程_pip tensorflow

pip tensorflow

TensorFlow 2 软件包现已推出

  • tensorflow:支持 CPU 和 GPU 的最新稳定版(适用于 Ubuntu 和 Windows)
  • tf-nightly:预览 build(不稳定)。Ubuntu 和 Windows 均包含 GPU 支持

旧版 TensorFlow

对于 TensorFlow 1.x,CPU 和 GPU 软件包是分开的:

  • tensorflow==1.15:仅支持 CPU 的版本
  • tensorflow-gpu==1.15支持 GPU 的版本(适用于 Ubuntu 和 Windows)

系统要求

  • Python 3.6–3.9
    • 若要支持 Python 3.9,需要使用 TensorFlow 2.5 或更高版本。
    • 若要支持 Python 3.8,需要使用 TensorFlow 2.2 或更高版本。
  • pip 19.0 或更高版本(需要 manylinux2010 支持)
  • Ubuntu 16.04 或更高版本(64 位)
  • macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本(64 位)(不支持 GPU)
    • macOS 要求使用 pip 20.3 或更高版本
  • Windows 7 或更高版本(64 位)
  • GPU 支持需要使用支持 CUDA® 的卡(适用于 Ubuntu 和 Windows)

注意:必须使用最新版本的 pip,才能安装 TensorFlow 2。

硬件要求

  • 从 TensorFlow 1.6 开始,二进制文件使用 AVX 指令,这些指令可能无法在旧版 CPU 上运行。
  • 阅读 GPU 支持指南,以在 Ubuntu 或 Windows 上设置支持 CUDA® 的 GPU 卡。

1. 在系统上安装 Python 开发环境

检查是否已配置 Python 环境:

需要使用 Python 3.6-3.9 和 pip 19.0 及更高版本

python3 --version
pip3 --version

如果已安装这些软件包,请跳至下一步。
否则,请安装 Pythonpip 软件包管理器和 venv

UbuntumacOSWindows其他

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip python3-venv

注意:升级系统 pip 可能会导致问题
如果不是在虚拟环境中,请针对下面的命令使用 python3 -m pip。这样可以确保您升级并使用 Python pip,而不是系统 pip。

Python 虚拟环境用于将软件包安装与系统隔离开来。

Ubuntu/macOSWindowsConda

创建一个新的虚拟环境,方法是选择 Python 解释器并创建一个 ./venv 目录来存放它:

python3 -m venv --system-site-packages ./venv

使用特定于 shell 的命令激活该虚拟环境:根据环境选择其中一个执行

source ./venv/bin/activate  # sh, bash, or zsh
. ./venv/bin/activate.fish  # fish
source ./venv/bin/activate.csh  # csh or tcsh

当虚拟环境处于有效状态时,shell 提示符带有 (venv) 前缀。

在不影响主机系统设置的情况下,在虚拟环境中安装软件包。首先升级 pip

pip install --upgrade pip

pip list  # show packages installed within the virtual environment

之后退出虚拟环境:

deactivate  # don't exit until you're done using TensorFlow

3.安装 TensorFlow pip 软件包

从 PyPI 中选择以下某个 TensorFlow 软件包进行安装:

  • tensorflow:支持 CPU 和 GPU 的最新稳定版(适用于 Ubuntu 和 Windows)。
  • tf-nightly:预览 build(不稳定)。Ubuntu 和 Windows 均包含 GPU 支持
  • tensorflow==1.15:TensorFlow 1.x 的最终版本。

系统会自动安装软件包依赖项。这些依赖项就列在 setup.py 文件的 REQUIRED_PACKAGES 下。

虚拟环境安装系统安装

pip install --upgrade tensorflow

验证安装效果:

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

成功:如果系统返回了张量,则意味着您已成功安装 TensorFlow。请查看教程开始使用。

参考:https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=zh-cn#virtual-environment-install

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