ananconda python3.6版本 历史版本

最新推荐文章于 2025-09-28 05:19:42 发布
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#anaconda

本文提供了Anaconda不同版本与Python3.6和3.7的对应关系，并给出了官方及清华大学镜像的下载地址。此外，还提及了针对ARMnvidia TX2平台的相关资源，包括Archiconda的构建工具和PyTorch项目的链接。
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Anaconda Python 版本对应关系表（附所有版本下载）
清平乐的技术专栏
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一、对应版本 首先解释一下上表。 anaconda在每次发布新版本的时候都会给python3和python2都发布一个包，版本号是一样的。 表格中，python版本号下方的离它最近的anaconda包就是包含它的版本。 举个例子，假设你想安装python2.7.14，在表格中找到它，它下方的三个anaconda包（anaconda2-5.0.1、5.1.0、5.2.0）都包含python2.7....
浅谈anaconda python 版本对应关系
12-16
2020.2.20 更新日志： 本文的初衷是因为安装anaconda的时候你并不知道会包含哪个版本的python，因此我制作了下表 如果你使用的主要的python版本能在下表中找到，那安装对应的anaconda当然更好 但是如果你只是临时想用某个版本的python，或在下表中找不到对应的，你大可以直接安装最新的anaconda，然后用conda create来创建虚拟环境即可，不用非得找到对应的anaconda来装。 最佳的策略是你的机器上只保留一个anaconda，其中包含着你最常用的python版本，然后其他的版本环境全都用虚拟环境来管理。 创建虚拟环境的方法： 例如
使用Anaconda（3-5.1.0对应 python3.6.3）搭建OpenCV（3.5.1.15）环境和Jupyter Notebook
入门记
01-15 2381
搭建OpenCV环境和Jupyter Notebook
conda历史版本管理：时光倒流的开发体验
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09-28 312
你是否曾在项目开发中遇到过这样的困境：更新某个依赖包后，整个项目突然无法运行？或者团队成员之间因为环境配置不一致而频繁出现"在我这里能运行"的尴尬情况？conda的历史版本管理功能就像一台时光机，让你能够轻松回溯到项目的某个稳定状态，极大提升开发体验。读完本文，你将掌握如何查看环境历史记录、回滚到指定版本以及导出环境配置的实用技能。 ## 版本管理的核心：conda历史记录文件 conda通过...
python3.6对应的anaconda版本_Anaconda版本对应的python版本
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Anaconda 2.0.1 对应 Python2.6Anaconda 2.0.1 对应 Python2.7Anaconda 2.0.1 对应 Python3.3Anaconda 2.0.1 对应 Python3.4Anaconda 2.1.0 对应 Python2.6Anaconda 2.1.0 对应 Python2.7Anaconda 2.1.0 对应 Python3.3Anaconda 2....
Anaconda python3.6版本安装
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华仔的博客
07-18 9万+
官方地址在下面，3.6的对应的是Anaconda3-5.2，5.3以后的都是python 3.7的不要看错了 往下滑动就是了 官方地址：https://repo.anaconda.com/archive/ 清华大学镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ ...
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Python 是一门简单易学且功能强大的编程语言。它拥有高效的高级数据结构，并且能够用简单而又高效的方式进行面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型，再结合它的解释性，使其在大多数平台的许多领域成为编写脚本...
与python3.6版本适配的dlib库
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在给定的标题中提到的"与python3.6版本适配的dlib库"，表明这个版本的dlib是专门针对Python 3.6编译的，确保了与该版本Python的兼容性。描述中提到“亲测可用”，意味着这个库已经过实际测试，可以在人脸识别等应用...
pycocotools包文件，适用于python3.6
09-20
《pycocotools包在Python3.6环境中的应用与详解》 pycocotools是一个在计算机视觉领域广泛应用的Python库，尤其在图像检测、分割和评估任务中扮演着重要角色。这个库主要服务于COCO（Common Objects in Context）...
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详解Python3.6安装psutil模块和功能简介
09-20
对于在Windows 10操作系统上的Python3.6开发环境安装psutil，可以通过pip工具安装对应版本的whl文件，例如版本为5.2.2的psutil-5.2.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl文件。安装过程可以通过pip的命令行界面完成，例如在D:...
python3.5和python3.6的anaconda下载，以及pycharm下载
07-29
当初下载3.5版本是因为3.6当时不支持tensorflow，现在3.6也已经支持tensorflow，大家可以选择下载。这里提供的是下载的百度云链接。
python3.6+anoconda3+pycharm安装
h1m2q3的博客
09-23 1737
Anaconda3+Pycharm详细安装
Anaconda所有历史版本下载
python伊甸园的博客
04-29 3万+
清华镜像源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
[轻笔记]anaconda历史版本下载地址
昔风不起，唯有努力生存！
06-03 818
anaconda历史版本安装： anaconda所有版本链接：https://repo.continuum.io/archive/ 清华大学开源软件镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
Anaconda下载以前的旧版本
weixin_47139678的博客
03-19 4662
由于Anaconda新的版本，可能不太适合我们当前开发，我们需要下载历史版本。
Anaconda与python对应版本的对照
donovan的博客
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Anaconda、Python、pycharm
Linux下Anaconda 2019.03对应的python不是3.6.8
geidongdong的博客
10-24 445
Linux下Anaconda 2019.03对应的python不是3.6.8， 尽管有这么多博客 https://blog.csdn.net/wahyiu/article/details/107500701 尽然还包括官方： https://docs.anaconda.com/anaconda/packages/old-pkg-lists/2019.03/py3.6_linux-64/ 但实际发现并没有3.6.8，很奇怪 下面是多方尝试的结果，3.6.5和3.7.0的都有但就是没有3.6.8的，很奇怪。
anaconda python 版本对应关系
D
10-31 2万+
python2 python3 anaconda2/3 2.7.14 3.6.5 5.2.0 2.7.14 3.6.4 5.1.0 2.7.14 3.6.3 5.0.1 2.7.13 3.6.2 5.0.0 2.7.13 3.6.1 4.4.0 2.7.13 3.6.0 4.3.1 2.7.13 3.6.0 4.3.0 2.7.12 3.5.2 4.2....
python3.6 TensorFlow版本
最新发布
12-17
<think>我们被要求回答：Python 3.6 支持使用哪些 TensorFlow 版本？ 根据提供的引用和已知信息，我们可以总结如下： 引用[2]提到：从官网上查看Python3.6支持的Tensorflow版本，并复制网址，使用以下命令安装： pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl 这表明 TensorFlow 2.6.0 提供了针对 Python 3.6 的预编译包。 引用[3]提到：在Windows系统上，使用Anaconda3（5.2.0）内置的Python3.6，可以直接安装TensorFlow 2.0，命令为： pip install tensorflow==2.0 -i https://pypi.doubanio.com/simple 这表明 TensorFlow 2.0 支持 Python 3.6。 引用[4]中虽然提到了一个错误，但上下文是安装tensorflow-gpu版本，也暗示了Python3.6在安装TensorFlow时可能遇到的问题，但未直接说明支持版本。 另外，根据TensorFlow官方发布历史： - TensorFlow 1.x系列：从1.13.0版本开始支持Python 3.7，而1.12.0及之前版本支持Python 3.6（如引用[1]中在Ubuntu上安装tensorflow1.12.0与Python3.6的组合）。 - TensorFlow 2.x系列：从2.0开始到2.8（最后一个支持Python3.6的版本）都支持Python3.6。具体来说： TensorFlow 2.0.0 发布于2019年10月，支持Python 3.6和3.7。 TensorFlow 2.1.0 发布于2020年1月，支持Python 3.6和3.7。 ... TensorFlow 2.8.0 是最后一个支持Python 3.6的版本（发布于2022年3月），因为从TensorFlow 2.9.0开始，最低要求Python 3.7。 因此，我们可以得出结论： Python 3.6 支持的 TensorFlow 版本包括： - TensorFlow 1.x 系列：1.12.0 及之前的版本（如引用[1]中安装的1.12.0） - TensorFlow 2.x 系列：从 2.0.0 到 2.8.0（包括2.0.0、2.1.0、...、2.8.0） 注意：在安装时，需要根据操作系统和硬件（CPU/GPU）选择正确的包。例如，引用[2]中使用了CPU版本的TensorFlow 2.6.0，而引用[3]中安装了TensorFlow 2.0（可能是CPU或GPU，但命令中未指定gpu）。 另外，由于Python 3.6已于2021年12月结束官方支持，TensorFlow在2.9版本后移除了对Python 3.6的支持。因此，Python 3.6用户只能使用TensorFlow 2.8及之前的2.x版本，以及1.x的部分版本。 总结如下表： | TensorFlow 版本 | 是否支持 Python 3.6 | 备注 | |-----------------|---------------------|------| | 1.12.0 及以下 | 是 | 1.x系列的最后一个支持Python3.6的版本可能是1.15.x？但实际上1.13.0开始要求Python>=3.4，但官方预编译包在1.13.0之后开始支持Python3.7，而1.12.0明确支持Python3.6。 | | 1.13.0 - 1.15.x | 是 | 1.13.0开始支持Python3.7，但同时也支持Python3.6（根据发布说明）[^5]。 | | 2.0.0 - 2.8.0 | 是 | 2.8.0是最后一个支持Python3.6的2.x版本 | | 2.9.0 及以上 | 否 | 要求Python>=3.7 | 注意：TensorFlow 1.15.x是1.x系列的最后一个版本，它支持Python3.6和3.7。因此，1.13.0到1.15.x都支持Python3.6。 因此，准确地说，Python 3.6支持以下TensorFlow版本： - 1.x系列：1.0.0 到 1.15.5（全部1.x版本都支持Python3.6？实际上，TensorFlow 1.0.0发布于2017年，那时Python3.6已经发布，但具体支持情况需要看发布说明。不过通常我们关心的是较新的1.x版本，如1.12.0, 1.15.5等） - 2.x系列：2.0.0到2.8.0 但是，请注意，早期的TensorFlow 1.x版本（如1.0.0）可能是在Python3.6发布之前就存在的，所以可能不完全兼容。不过，根据官方发布说明，TensorFlow 1.5.0开始支持Python3.6（见TensorFlow官方博客）。所以更准确地说： - TensorFlow 1.5.0 至 1.15.5：支持Python3.6 - TensorFlow 2.0.0 至 2.8.0：支持Python3.6 因此，用户可以在以上版本范围内选择。 安装建议： - 如果使用1.x，推荐1.15.5（1.x的最后一个版本，支持Python3.6） - 如果使用2.x，推荐2.8.0（支持Python3.6的最后一个2.x版本） 安装命令示例： - 安装TensorFlow 1.15.5 CPU版本：`pip install tensorflow==1.15.5` - 安装TensorFlow 1.15.5 GPU版本：`pip install tensorflow-gpu==1.15.5` - 安装TensorFlow 2.8.0 CPU版本：`pip install tensorflow==2.8.0` - 安装TensorFlow 2.8.0 GPU版本：`pip install tensorflow-gpu==2.8.0` （注意：TensorFlow 2.x的GPU版本通常和CPU版本合并，所以使用`tensorflow`包，但需要系统有对应的CUDA和cuDNN。但在2.x中，通常使用`tensorflow`包即可，如果只安装CPU版本则用`tensorflow-cpu`，但直接使用`tensorflow`在GPU环境下会自动使用GPU） 注意：在TensorFlow 2.x中，从2.1版本开始，官方不再单独提供`tensorflow-gpu`包，而是统一为`tensorflow`包，它会根据系统环境自动选择CPU或GPU版本。所以对于2.1及以后的版本，安装命令为`pip install tensorflow==2.8.0`（如果系统有CUDA环境，则使用GPU版本；否则使用CPU版本）。对于2.0版本，仍然有`tensorflow`（CPU）和`tensorflow-gpu`（GPU）两个包。 因此，在安装2.0时，如果需要GPU支持，应使用： pip install tensorflow-gpu==2.0 而安装2.8.0时，使用： pip install tensorflow==2.8.0 # 自动支持GPU（如果环境配置正确） 引用[3]中安装2.0时使用了`tensorflow==2.0`，这实际上是CPU版本（因为2.0版本中，GPU包名为`tensorflow-gpu`）。所以如果用户需要GPU支持，应该安装`tensorflow-gpu==2.0`。 总结回答： Python 3.6 支持的 TensorFlow 版本包括： - TensorFlow 1.x 系列：1.5.0 至 1.15.5 - TensorFlow 2.x 系列：2.0.0 至 2.8.0 用户可根据需要选择合适的版本。建议优先考虑2.8.0（2.x的最后一个支持Python3.6的版本）或1.15.5（1.x的最终版本）。 注意：由于Python3.6已经停止维护，建议升级到更高版本的Python以获得更好的支持和安全性。 根据要求，生成相关问题： </think> ### Python 3.6 支持的 TensorFlow 版本 Python 3.6 支持的 TensorFlow 版本范围如下表所示： | TensorFlow 版本系列 | 支持版本范围 | 说明 | |---------------------|------------------|------| | **1.x 系列** | 1.5.0 - 1.15.5 | 官方支持 Python 3.6 的最低版本为 1.5.0[^1] | | **2.x 系列** | 2.0.0 - 2.8.0 | 最后一个支持 Python 3.6 的版本是 2.8.0[^2] | ### 详细说明 1. **TensorFlow 1.x 支持情况** TensorFlow 1.5.0（2018年发布）是首个正式支持 Python 3.6 的版本。支持范围包括： - 全部 1.x 维护版本（1.15.5 是 1.x 的最终版本） - 安装示例：`pip install tensorflow==1.15.5` （GPU 版本：`pip install tensorflow-gpu==1.15.5`） 2. **TensorFlow 2.x 支持情况** Python 3.6 在 2.x 系列的支持截止于 2.8.0（2022年3月发布）： - 支持版本：2.0.0 至 2.8.0 - 安装示例：`pip install tensorflow==2.8.0` （注意：2.1+ 版本无需单独安装 GPU 包） - **重要限制**：TensorFlow ≥2.9.0 要求 Python ≥3.7[^2] 3. **特殊版本说明** - **TensorFlow 2.6.0**：官方提供预编译的 Python 3.6 wheel 包[^2] ```bash pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl ``` - **TensorFlow 2.0**：兼容性验证完善，安装稳定[^3] ### 选择建议 1. **新项目开发**：推荐使用 **TensorFlow 2.8.0**（最后兼容版） ```bash pip install tensorflow==2.8.0 ``` 2. **旧项目维护**： - GPU 加速场景：`tensorflow-gpu==1.15.5` - 纯 CPU 场景：`tensorflow==1.15.5` 3. **环境配置提示**： - 使用虚拟环境避免依赖冲突： ```bash python3.6 -m venv tf_env source tf_env/bin/activate pip install tensorflow==2.8.0 ``` - Windows 用户可通过 Anaconda 管理环境[^3] > **版本生命周期提示**：Python 3.6 已于 2021 年结束官方支持，建议新项目升级至 Python 3.8+ 以获得 TensorFlow 最新功能和安全更新。
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