使用 pip 安装 TensorFlow_安装tensorflow库pip-优快云博客

本文详细指导如何使用pip在Ubuntu和Windows系统上安装TensorFlow2，包括Python版本要求、系统准备、创建虚拟环境、安装步骤以及不同版本的软件包链接。

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使用 pip 安装 TensorFlow

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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）
- 适用于 Visual Studio 2015、2017 和 2019 的 Microsoft Visual C++ 可再发行软件包
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 Python、pip 软件包管理器和 venv：

Ubuntu macOS Windows 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。

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。

Ubuntu/macOS Windows Conda

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：

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

请从 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。

软件包位置

部分安装方式需要您提供 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 3.6（支持 GPU）	https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.6（仅支持 CPU）	https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.7（支持 GPU）	https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.7（仅支持 CPU）	https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.8（支持 GPU）	https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.8（仅支持 CPU）	https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.9（支持 GPU）	https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp39-cp39-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.9（仅支持 CPU）	https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp39-cp39-manylinux2010_x86_64.whl
macOS（仅支持 CPU）
Python 3.6	https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.6.0-cp36-cp36m-macosx_10_11_x86_64.whl
Python 3.7	https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.6.0-cp37-cp37m-macosx_10_11_x86_64.whl
Python 3.8	https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.6.0-cp38-cp38-macosx_10_11_x86_64.whl
Python 3.9	https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.6.0-cp39-cp39-macosx_10_11_x86_64.whl
Windows
Python 3.6（支持 GPU）	https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Python 3.6（仅支持 CPU）	https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Python 3.7（支持 GPU）	https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Python 3.7（仅支持 CPU）	https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Python 3.8（支持 GPU）	https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
Python 3.8（仅支持 CPU）	https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
Python 3.9（支持 GPU）	https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl
Python 3.9（仅支持 CPU）	https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl