Windows下安装tensorflow pip python等相关源地址

最新推荐文章于 2023-05-03 01:34:06 发布
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分类专栏： Windows 文章标签： tensorflow windows pip
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本文提供了在Windows操作系统中安装Tensorflow的详细步骤，包括使用清华大学的镜像源来加速下载cpu和GPU版本的tensorflow。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

文章目录

一、清华镜像网站：

1. 下载tensorflow(cpu)版的旧镜像网址：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/
2. 下载tensorflow(cpu)版的新镜像网址：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/tensorflow/
3. 下载tensorflow(GPU)版的旧镜像网址：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/gpu/
4. 下载tensorflow(GPU)版的新镜像网址：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/tensorflow-gpu/
清华安装源TensorFlow轮子文件whl下载地址
hardwork617s的博客
01-11 5098
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.
tensorflow安装教程(GPU版本 Win11 anaconda tensorflow2.9 python3.8 cuda11.2)
zqt14t的博客
07-01 3907
联想拯救者Y7000P 显卡：英伟达4060 系统：Win11。
tensorflow清华镜像可以去所给网址下载
Nr0315的博客
06-26 1760
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/31/6c/c1f6bc2ca251c627976acae937f4f27f7349300e2b69b711e47b092d2642/tensorflow-2.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
清华大学cpu、gpu版本tensorflow镜像地址
Mr.Cheng的博客
01-10 1万+
最近在安装tensorflow相关东西，发现清华大学的镜像特别好用，特此记录下来 pip 安装的时候如果安装特别慢，可以加上"-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple" 比如pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple，即可信赖清华大学镜像去安装numpy这个包。 cpu版本...
使用pip源安装tensorflow或其他包
qq_35597259的博客
07-29 754
使用pip源安装tensorflow或其他包使用pip源安装tensorflow或其他包 使用pip源安装tensorflow或其他包 使用pip源安装tensorflow或其他包 // 安装1.10.0 CPU 版本的tensorflow pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ tensorflow==1.10.0 --trus...
Tensorflow和anaconda的历史版本镜像，清华源镜像下载地址
Jolen_xie的博客
05-18 582
清华源镜像下载地址 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow-gpu/
windows环境下tensorflow安装过程详解
09-20
在Windows环境下安装TensorFlow的过程可以分解为多个步骤，本篇详解将涵盖安装前的准备、Anaconda环境的配置、TensorFlow的具体安装以及安装完成后的测试验证和可能出现的问题解决。以下是详细介绍： 首先，在安装...
ubuntu20.04.2的环境采用python 3.10.6安装tensorflow过程
alaolv的博客
05-03 1420
本文主要记录在ubuntu20.04.2的环境采用python 3.10.6安装tensorflow过程提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考这里根据前人的经验，加上自身的摸索把最新的python3.10的tensorflow安装完成：1、采用python的虚拟环境进行安装；2、采用国内清华的镜像地址来更新pip和安装tensorflow，速度比较快；3、通过在python中使用tensorflow来验证是否安装成功。
Windows安装TensorFlow教程（国内源安装附上各大镜像网站网址）
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05-27 6万+
让我们直接切入正题~ 目录 安装TensorFlow 国内镜像网站 安装CUDA 安装 cuDNN 测试 安装TensorFlow TensorFlow由Google公司打包成一个 pip 安装包，可以用正常安装包的方式安装 TensorFlow ，即进入命令行执行下面这一条简单的语句 正常安装： pip install --upgrade tensorflow ...
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【前言】 虽然树莓派的速度不如PC，但是它功耗小、价格便宜，很多同学都用来学习机器学习的相关课程，而且tensorflow官方是支持树莓派，我们可以直接在树莓派上进行学习。 网上的现在树莓派已经发布4B，新版本的rasbian系统全面采用了python3.7，但是网上大多数教程还是基于树莓派3的，使用python3.5进行安装。我使用的是树莓派4B和2019-06-20-raspb...
在Anaconda3下使用清华镜像源安装TensorFlow（CPU版）
12-20
1、打开AnacondaPrompt 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、在用户目录下找到文件 .condarc 环境搭建完成： 4、安装（CPU）版的TensorFlow： // 启动TensorFlow： activate tensorflow
TensorFlow anaconda清华源安装
u013548568的博客
04-14 1万+
1、 安装anaconda,从anaconda清华源地址 下载比较快，安装anaconda，然后 conda create -n tensorflow pip python=2.7 2、 source activate tensorflow 3、 TensorFlow清华源网址 去网站中找到自己python对应版本的以及自己想要的TensorFlow版本， pip in...
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使用清华源 tensorflow 安装
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1. 超级权限打开cmd.exe 2.pip install --upgrade setuptools 3.pip install -U --ignore-installed wrapt enum34 simplejson netaddr 4.pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow...
使用清华、豆瓣镜像源下载tensorflow
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06-30 5900
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，
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清华镜像源TensorFlow与python
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03-30
### 清华大学开源镜像站 TensorFlow 和 Python 的下载与安装 #### 配置环境准备 在使用清华大学开源软件镜像站之前，建议先确认本地开发环境中已具备基础依赖项。例如，确保操作系统支持并已经安装了必要的包管理器（如 `pip` 或者 Anaconda）。如果尚未安装这些工具，可以通过访问清华大学开源镜像站点来加速其下载过程。 对于 Python 资源的获取，可以直接通过 pip 使用清华镜像地址作为索引服务器[^1]： ```bash pip install --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package-name ``` 或者设置全局配置文件以永久更改默认 PyPI 源: ```ini [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 此方法适用于长期稳定地利用该镜像服务进行库更新和新模块引入操作[^2]。 #### 安装 TensorFlow 针对 TensorFlow 特定版本的需求, 可依据官方文档推荐的方式结合清华镜像完成快速部署。通常情况下，采用如下命令即可实现最新稳定版的安装： ```bash pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 若需指定特定 GPU 支持或其他定制化选项，则应查阅对应发行说明调整参数列表[^3]。 另外值得注意的是，在某些特殊场景下可能还需要额外考虑 CUDA/cuDNN 等驱动程序兼容性问题；此时可参照相关指南进一步优化运行效率。 #### 验证安装成功与否 最后一步非常重要——验证所安装组件能否正常工作。启动一个新的交互式会话 (比如 Jupyter Notebook)，执行简单测试脚本确认无误之后再继续深入学习实践阶段。 ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) hello = tf.constant('Hello Tensorflow!') sess = tf.compat.v1.Session() print(sess.run(hello)) ``` 以上代码片段能够帮助初步判断当前环境下是否存在潜在冲突隐患以及功能完整性状况如何。
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