使用 pip 安装 TensorFlow

使用 pip 安装 TensorFlow

使用 pip 安装 TensorFlow

TensorFlow 2.0 Alpha 版现已推出

  • tensorflow==2.0.0-alpha0 – 仅支持 CPU 的预览 TF 2.0 Alpha 版(不稳定)
  • tensorflow==2.0.0-alpha0-gpu – 支持 GPU 的预览 TF 2.0 Alpha 版(不稳定,适用于 Ubuntu 和 Windows)

可用软件包

  • tensorflow – 仅支持 CPU 的最新稳定版(适用于 Ubuntu 和 Windows)
  • tensorflow-gpu – 支持 GPU 的最新稳定版(适用于 Ubuntu 和 Windows)
  • tf-nightly – 仅支持 CPU 的预览每夜版(不稳定)
  • tf-nightly-gpu – 支持 GPU 的预览每夜版(不稳定,适用于 Ubuntu 和 Windows)

系统要求

  • 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)
  • Windows 7 或更高版本(64 位)(仅支持 Python 3)
  • Raspbian 9.0 或更高版本

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:

    python3 --version
    pip3 --version
    virtualenv --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 Virtualenv

    sudo apt update
    sudo apt install python3-dev python3-pip
    sudo pip3 install -U virtualenv  # system-wide install
    

2. 创建虚拟环境(推荐)

Python 虚拟环境用于将软件包安装与系统隔离开来。

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

virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv

使用特定于 shell 的命令激活该虚拟环境:

source ./venv/bin/activate  # sh, bash, ksh, or zsh

当 virtualenv 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
    

之后要退出 virtualenv,请使用以下命令:

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 – 仅支持 CPU 的最新稳定版(建议新手使用)
  • tensorflow-gpu – 支持 GPU 的最新稳定版(适用于 Ubuntu 和 Windows)
  • tf-nightly – 仅支持 CPU 的预览每夜版(不稳定)
  • tf-nightly-gpu – 支持 GPU 的预览每夜版(不稳定,适用于 Ubuntu 和 Windows)
  • tensorflow==2.0.0-alpha0 – 仅支持 CPU 的预览 TF 2.0 Alpha 版(不稳定)
  • tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0 – 支持 GPU 的预览 TF 2.0 Alpha 版(不稳定,Ubuntu 和 Windows)
pip install --upgrade tensorflow

验证安装效果:

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

软件包位置

有几个安装机制需要您提供 TensorFlow Python 软件包的网址。您需要根据 Python 版本指定网址。

版本 网址
Linux
Python 2.7(仅支持 CPU) https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.12.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
Python 2.7(支持 GPU) https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.12.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
Python 3.4(仅支持 CPU) https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.12.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
Python 3.4(支持 GPU) https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.12.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
Python 3.5(仅支持 CPU) https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.12.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
Python 3.5(支持 GPU) https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.12.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
Python 3.6(仅支持 CPU) https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
Python 3.6(支持 GPU) https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
macOS(仅支持 CPU)
Python 2.7 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.12.0-py2-none-any.whl
Python 3.4、3.5、3.6 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.12.0-py3-none-any.whl
Windows
Python 3.5(仅支持 CPU) https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
Python 3.5(支持 GPU) https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
Python 3.6(仅支持 CPU) https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Python 3.6(支持 GPU) https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl