tensorflow清华镜像可以去所给网址下载

最新推荐文章于 2024-12-29 10:38:16 发布
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pip install tensorflow==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
tensorflow==2.2.0可以换成其他需要安装的包，清华镜像下载速度快。

 

 

在Anaconda新环境安装Tensorflow清华镜像高速下载
qq_46407155的博客
04-01 3231
在Anaconda新环境安装Tensorflow清华镜像高速下载 文章目录在Anaconda新环境安装Tensorflow清华镜像高速下载前言一、清华镜像1、添加清华anaconda镜像：二、开始安装1.创建一个新的环境tensorflow2.安装tensorflow3、新环境下载jupyter和Spyder 前言 自己看了很多教程进行安装tensorflow和jupyter，但总是会遇到问题，只有这个方法是很快就成功了，希望能对大家有所帮助 一、清华镜像 1、添加清华anaconda镜像： 将以下
清华源使用-解决CondaHTTPError:HTTP 000 CONNECTION FAILED for url＜https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ana
争渡的博客
08-20 2万+
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/ pypi 镜像使用帮助 pypi 镜像每 5 分钟同步一次。 临时使用 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package 注意，simple 不能少, 是 https 而不是 http 设为默认 升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置： pip install pip -U pip config s
从清华镜像下载制定的包（tensorflow1.4 for linux）
最新发布
weixin_65259109的博客
12-29 766
那么接下来有两种方式，一种是直接在linux终端进行操作，另一种是先下载到本地的某个位置然后上传到linux系统上进行部署。，因为这个里面包太多了，浏览器加载不过来，使用搜索工作量过大，所以直接找tensorflow的网站即可。在设置环境时要注意python的版本。这个依据要安装的tensorflow的版本而定。的方式在能够安装tensorflow指定版本的同时兼顾python版本。我是想要在linux服务器上部署项目，所以需要下载打上阴影的这个包。然后从本地windows的位置上传到linux的位置。
使用清华镜像下载tensorflow
Katniss的Blog
05-21 4435
如果直接pip install tensorflow速度非常慢，所以这里使用了清华镜像，指令如下： pip install tensorflow-gpu==2.1.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 等号后面的版本号根据自己的需要修改，CPU版去掉-gpu即可。 ...
使用清华、豆瓣镜像源下载tensorflow
wuyy0224的博客
06-30 6021
由于区域限制，国内用户使用pip下载python库就会特别慢，一些大的包容易超时报错，比如tensorflow 使用国内镜像源来下载会提升下载速度，以tensorflow为例，下其它的包换名即可 清华镜像源：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow 1 2pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow 清华的包比较全，
在Anaconda3下使用清华镜像源安装TensorFlow（CPU版）
12-20
2、搭建TensorFlow的环境： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes conda create -n tensorflow python=3.5 3、在...
清华镜像安装TensorFlow2.20(windows环境)
Ss_Yy_的博客
09-02 5441
一、安装Anaconda 二、进入Anaconda Prompt 三、指令操作 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes （连接清华镜像） 接下来安装TensorFlow： 1）创建环境（环境名为：tensorflow(可以自己设置)） conda create -n te..
tensorflow清华镜像
12-26
对于希望加速 TensorFlow 下载过程的用户，可以利用清华大学开源软件镜像站来获取所需的库文件。具体命令如下： 使用 pip 安装最新版 TensorFlow 可通过以下命令实现[^1]： ```bash pip install tensorflow -i ...
使用清华镜像快速下载TensorFlow各版本及已安装版本查看
ZJC'博客
12-29 7955
使用清华镜像快速下载TensorFlow各版本： pip install tensorflow-gpu==1.12.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple #可改成任意版本
Tensorflow和anaconda的历史版本镜像，清华源镜像下载地址
Jolen_xie的博客
05-18 635
清华源镜像下载地址 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow-gpu/
tensorflow库文件
05-04
tensorflow移植到android的so文件以及jar文件
TensorFlow国内镜像下载
weixin_58881595的博客
08-27 4624
直接安装tensorflow可以使用pip install tensorflow命令，但是速度非常慢。如果指定国内镜像会非常快。 以安装cpu版本为例： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow
tensorflow镜像版本下载
l2181265的博客
08-16 4389
tensorflow镜像版本下载 pip install 下载的镜像文件 镜像文件源：https://pypi.org/project/tensorflow/
清华安装源TensorFlow轮子文件whl下载地址
hardwork617s的博客
01-11 5233
清华安装源TensorFlow轮子文件whl下载地址 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/tensorflow/ Links for tensorflow tensorflow-0.12.0-cp27-cp27m-macosx_10_11_x86_64.whltensorflow-0.12.0-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whltensorflow-0.12.0-cp34-cp34m-manyl.
使用清华镜像源下载 tensorflow
weixin_44924521的博客
10-20 2385
pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
【深度学习】使用清华镜像快速下载TensorFlow各版本及已安装版本查看
qq_30885821的博客
06-11 4632
1 使用清华镜像快速下载TensorFlow各版本： pip install tensorflow-gpu==1.12.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple #可改成任意版本 2 查看TensorFlow安装版本和路径： 由于Tensorflow版本不同,可能一些函数的调用也有变换,这时候可能需要查看Tensorflow版本,可以在终端输入查询命令如下: python import tensorflow as tf tf.__version__ tf.
Tensorflow安装方法 (一)【 使用国内镜像下载】
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捌椒的博客
04-01 3万+
镜像网址 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学： https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/ 方法 1：采用国内镜像安装示例： pip install tensorflow-gpu==1.17.0 -i https://pypi.tuna.tsing
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