TensorFlow万能安装命令

本文提供了一个详细的TensorFlow安装流程,包括解决权限受限、DLL不可用及pip安装速度慢等问题的解决方案。通过使用清华镜像加速pip install过程,并推荐了Visual C++的下载链接以解决DLL问题。
部署运行你感兴趣的模型镜像

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42555080/article/details/100704078

在使用下列命令之前请尝试上述文章内容,详细而全面。是搭建Tensorflow安装的基本操作,必须要做一遍试试看先。


pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
搞了一天,整合了一些常见错误写的命令
这个能解决大部分网上出现的安装过程中的问题。

我遇到的问题有:

  • 权限受限
  • DLL不可用问题
  • pip install慢吞吞,迟迟不出结果

权限受限的话,除了没有给Prompt管理员权限外,还有可能是在操作过程中使用Python打开了那个受限的文件,导致移动或者删除受阻。解决方式是重启Kernel或者干脆重启电脑。

DLL不可用我看了好多很多帖子,都与我的无关。说是2015Visual C++环境下才可以,但是我又装不了2015,因为版本冲突。后来我装了一个集合版还是什么版的Visual C++直接完美解决。链接在此:https://support.microsoft.com/en-us/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads

pip install 慢吞吞用镜像就可以解决了,我用的是清华的镜像。豆瓣的也不错,都可以试试。

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deepface 0.0.37 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.36 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.35 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.34 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.33 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.32 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.31 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.30 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.26 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.25 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.24 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.23 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.22 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.21 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.20 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.19 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.18 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.16 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.15 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.14 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.13 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.12 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.11 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.10 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.9 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.7 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.6 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.5 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.4 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.3 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.2 depends on tensorflow>=1.9.0 deepface 0.0.1 depends on tensorflow>=1.9.0 To fix this you could try to: 1. loosen the range of package versions you've specified 2. remove package versions to allow pip to attempt to solve the dependency conflict ERROR: ResolutionImpossible: for help visit https://pip.pypa.io/en/latest/topics/dependency-resolution/#dealing-with-dependency-conflicts 报错
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