Python 3.7 安装 CPU Only TensorFlow

本文详细介绍了如何在Python3.7环境下安装TensorFlow1.12.0,包括解决官方不支持的难题,通过配置hosts文件访问Google API,以及使用pip命令直接安装特定版本的TensorFlow。

官方仅支持到 3.4 - 3.6,但是…我们也能操作一手让 3.7 也能 Run…

Mac 为准,brew install python,默认安装上了最新版的 Python 3.7(毕竟没办法指定安装 3.6 了呀,难不成手动编译…Emmm…)

官方目前的 Stable 稳定版为 r1.12,从官方 API 上能看到
TensorFlow API 版本
好了重点!官方安装方法:

# 这个方法我们可以忽略,意味着 virtualenv 这货我们其实可以不用安装
# 好的,我们跳过...(这段为了凑行数)
pip3 install -U virtualenv
virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv
source ./venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
deactivate

所以,我们发现根本没法直接 pip3 install tensorflow,毕竟官方说了不支持 Python 3.7,它会告诉你:

Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: )
No matching distribution found for tensorflow

换个方式:

pip3 install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.12.0-py3-none-any.whl

有点难受的是 googleapis.com 这个域名几乎无法访问,如果会配置 Proxifier 的小伙伴可以添加 pip3 到代理列表,然后直接执行上方命令

如果不会大家可以试试 hosts 大法:
Linux/Mac:/etc/hosts,记得 sudo 编辑
Windows:C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts,记事本编辑后可以保存到桌面然后拖进去覆盖

216.58.203.48 storage.googleapis.com

如果上面那个 IP 不好使,可以试试下面其它的(所有 IP 均为 Google HK IP 并已通过 traceroute 测试,但是不同地区情况不一)

216.58.197.112
216.58.199.112
216.58.203.48
216.58.220.208
216.58.221.240
172.217.24.208
172.217.31.240
172.217.163.240

hosts 文件修改记得关闭所有命令窗口重新打开使其生效(IDE 最好也退出重新打开)


如果还是不好使…那就来网盘下载咯:网盘下载

下载后,在文件所在位置执行:

pip3 install ./tensorflow-1.12.0-py3-none-any.whl

不过呢,在跑例子时我发现一个问题,在 IDEA 里面 1.12.0 这个版本会有这个问题:
1.12.0 的小问题
虽然 IDE 给我们警告了,但是这货还是能执行成功…

不然我为什么会在网盘里还放一个 1.13.0 rc0 版本…这个版本能解决那个警告问题!

可以下载后直接运行下面的命令覆盖安装:

pip3 install ./tensorflow-1.13.0rc0-py3-none-any.whl

然后就能正常使用啦!

最后来一个全局设置 pip 阿里云镜像及信任镜像的命令:

pip3 config set global.index-url http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip3 config set global.trusted-host mirrors.aliyun.com
### 如何在Python环境中安装仅限CPU支持的TensorFlow版本 #### 创建虚拟环境并激活 为了确保项目的依赖项不会影响其他项目,建议创建一个新的虚拟环境。可以使用`virtualenv`或Anaconda来管理这个环境。 对于`virtualenv`工具,在终端中执行如下命令: ```bash python -m venv tensorflow-env source tensorflow-env/bin/activate # Linux 或 macOS 下激活环境 tensorflow-env\Scripts\activate # Windows下激活环境 ``` 对于基于Anaconda的安装,则可以通过以下方式建立新的Conda环境[^1]: ```bash conda create --name tf_cpu python=3.7 conda activate tf_cpu ``` #### 安装适用于CPU的支持包 一旦进入所需的Python环境下,下一步就是下载适合当前系统的TensorFlow CPU-only版本。这通常通过pip完成。考虑到不同操作系统和Python版本之间的差异,官方提供了特定平台上的预编译二进制文件链接[^3]。 针对大多数Linux发行版(具有Python 3.5),可以直接利用下面给出的确切URL来进行安装: ```bash pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.1.0-cp35-cp35m-manylinux2010_x86_64.whl ``` 然而,更推荐的方法是让pip自动解析最适合您系统的软件包版本,而不是手动指定URL。因此一般情况下只需简单地运行: ```bash pip install tensorflow==2.1.0 ``` 注意:如果遇到权限错误,可能需要添加`sudo`前缀;如果有多个Python解释器共存,请确认正在调用正确的pip实例[^2]。 #### 验证安装成功与否 最后一步是在新构建好的环境中测试TensorFlow是否能正常工作。尝试导入库并打印其版本号作为简单的验证手段: ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ```
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