【深度学习】解决tensorflow下载速度慢，下载对应tensorflow版本从清华镜像源头

最新推荐文章于 2025-06-06 22:22:32 发布
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分类专栏： 互联网 文章标签： tensorflow 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43115981/article/details/103653589
本文介绍了一种在Python环境中安装指定版本TensorFlow的方法，通过使用pip工具并指定清华大学镜像源，可以有效提升安装速度。只需修改命令中的版本号即可安装不同版本的TensorFlow。

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

pip install tensorflow==1.15.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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将上面的1.15.0换成要下载的tensorflow版本即可

用树莓派做一个实时垃圾分类器｜超实用！！
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一、项目概述 简介：该垃圾分类项目主要在于对各种垃圾进行所属归类，本次项目采用keras深度学习框架搭建卷积神经网络模型实现图像分类，最终移植在树莓派上进行实时视频流的垃圾识别。 前期：主要考虑PC端性能，并尽可能优化模型大小，训练可采用GPU，但调用模型测试的时候用CPU运行，测试帧率和准确性（测试10张左右图像的运行时间取平均值或实时视频流的帧率）。 后期：部署在树莓派端，在本地进行USB摄像头实时视频流的垃圾分类（归类）。 框架语言： keras+python。 PC端： Keras: 2.2.0
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【代码】TensorFlow下载太慢。
下载tensorflow1.15.0库问题解决方法
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6.之后输入你要安装的库库名pip install tensorflow==1.15.0。8.这是在收集你之前哪些安装过的库，等待即可。4.显示这个base则需要激活conda环境。3.下载好之后安装进去：点击这个图标进去。然后再输入conda activate。基本上下载不了的库都可以在这里面下载。python=你的python版本。12.粘贴即可，点击应用就OK了。，点击download，跳过注册。9.点击Y确认等他安装好。11.找到这个：复制。
anaconda下载tensorflow很慢
计算机专业普通本科生，知识面：数据分析、机器学习、AI鲁棒性，期待未来导师路过收留。
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使用清华镜像源下载 tensorflow
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pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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最近想试一下GPU加速计算， 发现直接在python下安装tensorflow的速度一开始还挺快， 然后越来越慢， 最后发现从国内镜校下载，速度就快了， 具体的命令如下几个随意选择一个就行： pip install tensorflow -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/ --trusted-host pypi.tuna.com pip install tensorflow -i https://mirrors.a
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如果直接pip install tensorflow速度非常慢，所以这里使用了清华镜像，指令如下： pip install tensorflow-gpu==2.1.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 等号后面的版本号根据自己的需要修改，CPU版去掉-gpu即可。 ...
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把pip的默认源更换为清华大学提供的镜像源。
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原帖https://blog.csdn.net/weixin_37044551/article/details/90487906 自留 NVIDIA官网下载cuda速度太慢，我们可以右键下载按钮--找到复制链接地址--进入迅雷 可以看到速度还是很快的，解决 方法二就是：翻墙应该也会快很多 ...
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原因是国内镜像源的问题 用pip install tensorflow总会出现下载失败等问题，可采用如下代码： //Tensorflow= 2.3.0表示是下载的版本， -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple表示镜像源的选择 pip install tensorflow==2.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...
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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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1.使用阿里云镜像 pip install tensorflow_gpu==1.14.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --ignore-installed 2.使用清华源 pip install tensorflow_gpu==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --ignore-installed 3.使用豆瓣源 pip install tensorflow_gpu==1.14.0
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解决方法： python2版本的快速安装 pip install -i --upgrade tensorflow #Python 2.* CPU下载 pip install -i --upgrade tensorflow-gpu #Python 2.* GPU下载 python3版本的快速安装 pip3 install -i --upgrade tensorflow #Python 3.* CPU下载 pip3 install -i --upgrade tensorflow-gpu #Python 3.*
tensorflow1.15.0版本对应的清华镜像源
12-13
对于TensorFlow 1.15.0版本，可以使用清华大学的镜像源来加速下载过程。以下是具体的配置方法： 1. 首先，确保你已经安装了pip，并且版本足够新。你可以使用以下命令升级pip： ``` pip install --upgrade pip ``` 2. 然后，使用以下命令来安装TensorFlow 1.15.0，通过清华镜像源： ``` pip install tensorflow==1.15.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 这个命令中，`-i`参数指定了使用清华的镜像源。 3. 如果你之前配置过pip的镜像源，可以在用户目录下创建或修改pip配置文件（Unix系统下是`~/.pip/pip.conf`，Windows系统下是`%HOMEPATH%\pip\pip.ini`），添加以下内容： ``` [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 这样设置后，所有的pip安装命令都会默认使用清华的镜像源。 使用清华镜像源可以显著加快下载速度，特别是对于国内用户来说，这是一个非常实用的配置。
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