tensorflow1.14.0  包含了1.x和2.x内容，此后版本要求兼容该版本

最新推荐文章于 2024-10-30 17:22:09 发布
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本文介绍了TensorFlow 1.4版本的关键特性，包括其包含的1.x和2.x的内容，以及后续版本对兼容性的要求。对于希望了解TensorFlow发展历史和版本迭代的读者来说，这是一个很好的参考资料。
在Anaconda中安装TensorFlow1.14.0与TensorFlow2.0.0
howard2005的专栏
12-16 4万+
本次实践系统地完成了在Anaconda中安装与使用TensorFlow的全过程。首先，通过配置清华镜像源加速包下载，成功在base环境中安装TensorFlow 1.14.0并验证运行。随后，创建独立的TF2C环境，利用pip安装TensorFlow 2.0.0，实现多版本共存。
深度学习卷积神经网络，tensorflow1.x版本从入门安装环境到模型代码运行，tensorflow1.x用LeNet实现手写数字识别
m0_59799878的博客
03-20 1328
清华大学开源软件镜像站，致力于为国内和校内用户提供高质量的开源软件镜像、Linux 镜像源服务，帮助用户更方便地获取开源软件。先输入命令：conda config --set show_channel_urls yes ，然后去anaconda安装的路径找到。注意：如果你的添加镜像源后不能用conda下载模块，那么就删除掉不用配置镜像源了，使用。得到的结果如下，其中可以看出第二行第四列预测错误，正确结果应该是3，模型结果是5。然后输入命令jupyter notebook就可以到浏览器写代码了。
tensorflow2.0支持的python版本-TensorFlow 版本兼容性
weixin_37988176的博客
11-01 6562
本文面向需要在不同版本的 TensorFlow 之间向后兼容（针对代码或者数据）的用户，以及想要修改 TensorFlow 并同时保持兼容性的开发者。语义化版本控制 2.0TensorFlow 的公开 API 遵循语义化版本控制 2.0 (semver)。每个版本的 TensorFlow 都采用 MAJOR.MINOR.PATCH 形式。例如，TensorFlow 版本 1.2.3 具有 MAJO...
tensorflow 1.14.0
每日提升一点点
10-31 709
创建迭代器 可重新初始化 迭代器可以通过多个不同的Dataset对象进行初始化.这些对象具有相同的结构（即每个组件具有相同类型和兼容形状） import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() training_dataset = tf.data.Dataset.range(100).map( lambda x: x + tf.random_uniform([], -10, 10, tf.int64) ) validat...
tensorflow-1.14.0.zip
01-21
这是从github下载的。网速慢，为急用且不差币的小伙伴提供。不急的同志们可以到github下载。这是开源的。
tensorflow-1.14.0-cp37-cp37m-win_amd64.zip
08-17
该tensorflow安装包适用于windows操作系统64位，python3.7版本。使用方法：进入已经下载好的tensorflow资源包的目录下，按shift键，同时单击鼠标右键，打开命令提示符， 输入：pip --default-timeout=100 install tensorflow-1.14.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl 然后就是等待其安装了，亲测有效。
安装TensorFlow 1.14.0
Drug discovery
10-08 1729
conda create -n tf114 python=3.6 pip install tensorflow-gpu==1.14.0 conda install -c anaconda cudatoolkit=10.1.243 cudnn=7.6.5 conda install cudatoolkit=10.0
tensorflow-gpu1.X版本和2.X版本详细安装流程(使用了清华的镜像源，包括cuda和cudnn安装）
weixin_43304992的博客
12-24 2343
TensorFlowgpu版本安装 首先要看你要下载多少版本的TensorFlow,1.X版本和2.X版本的TensorFlow语法差别还是有一些大的。 然后选择好要下载的版本后，（一般1.X的我都推荐下载1.14.0,2.X的话就下载最新版好了）。 输入 pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ tensorflow-gpu==1.14.0//这里版本号可以换成你需要的版本号，可以写成2.1.0等等 cuda安装 下载完以后，你要确定
tensorflow1.14.0环境安装（win10）
热门推荐
cccccly1的博客
02-25 3万+
1.首先安装Anaconda（用来管理下载的环境） 官网下载链接 ：选择win 64位下载即可。 下载后exe安装，可能需要注意的是会询问你是否添加到环境变量中，可以选择不添加，以后开Anaconda可以用开始里面的Anaconda Prompt打开。 2.安装CUDA10.0&cuDNN 教程 CUDA10.0官方下载地址 注意选择local本地安装 ...
tensorflow1.14离线安装包.zip
12-28
tensorflow1.14 离线安装包
tensorflow-1.14.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
06-28
此版本适配python3.7 ，cpu版本，发布于2019年06月19日。
虚拟环境方式安装tensorflow（本文安装tensorflow1.14.0）
weixin_64881847的博客
02-14 2399
虚拟环境方式安装tensorflow（本文安装tensorflow1.14.0），含ERROR: Exception: Traceback (most recent call last): ... ValueError: check_hostname requires server_hostname的解决方案
tensorflow1.14.0 安装
qintianhaohao的博客
09-11 4441
1. ubuntu下（ubuntu18.04+python3.6.9） 1.1 cpu版 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.14.0 1.2 gpu版 2. windows下（win10+anaconda5.2+python3.6.9）
在python3.8安装tensorflow 1.14.0
bitcarmanlee的博客
10-12 2094
想安装tf 1.14.0的版本，终端直接报错。具体来说，需要什么版本就输入什么版本。
Windows安装tensorflow-gpu=1.14.0&CUDA=10.0&cuDNN=7.4 （多版本CUDA共存）
weixin_44589540的博客
11-01 3605
的版本，可以把鼠标放在上面，在左下角会显示版本号，这里选择安装适用于。（这一步的选项非常重要，如果勾选了其他的可能导致高版本已安装的。这里使用默认的安装位置就可以，可以记一下安装位置，后面需要用到。（注意如果原本已经打开了终端，需要关闭重新打开），第二个语句我第一次运行一直没有输出最后的。，还以为安装出错了，结果第二次运行成功输出。，如果需要安装高版本的需要先更新显卡驱动。的路径，我猜测这一步不是必须要做的hhh。配环境实在不易，给自己鼓个掌，加油~对于第一个语句，会输出很多行。的环境配置，需要先安装。
Anaconda中安装指定版本的tensorflow1.14.0
学习永无止境
02-10 7488
在运行github中一个项目时，由于其使用的tensorflow的版本是1.14.0，而我的版本是2.6.0的版本，因为版本过高导致运行失败，所以需要安装tensorflow1.14.0。 首先在anaconda的命令行中输入如下命令： pip uninstall tensorflow 即删除高版本的tensorflow，当然，你也可以不删除，那么你就需要创建新的运行环境。 然后点击这里。进入到如下界面： 注意：虽说上面提示可以使用pip install tensorflow==1.14.0进行下载，但
Anaconda配置虚拟环境，搭建tensorflow1.14.0框架
2303_82055692的博客
10-30 1464
创建anaconda虚拟环境，并搭建tensorflow1.14.0框架，并实现在pycharm中的使用。
CNN: TensorFlow 1.14.0 更新
wishchinYang的专栏
07-28 4380
版本contribute发布：https://fossies.org/linux/tensorflow/RELEASE.md https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.14.0 ...
Python 3.7、NumPy 1.17.0、TensorFlow 1.14.0from tensorflow_core.python.framework.graph_util_impl import convert_variables_to_constants
最新发布
10-21
在Python 3.7、NumPy 1.17.0、TensorFlow 1.14.0环境下使用`from tensorflow_core.python.framework.graph_util_impl import convert_variables_to_constants`可能会遇到以下问题及相应的解决办法： ### 兼容性问题 由于TensorFlow版本的更新，`tensorflow_core`相关的内部模块结构可能会发生变化，在TensorFlow 1.14.0中使用该导入语句可能会出现找不到模块的错误。在TensorFlow 1.x版本中，正确的导入方式通常是`from tensorflow.python.framework.graph_util import convert_variables_to_constants`。 ```python from tensorflow.python.framework.graph_util import convert_variables_to_constants import tensorflow as tf # 示例代码使用convert_variables_to_constants graph = tf.Graph() with graph.as_default(): input_image = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 28*28], name='inputdata') # 这里可以添加更多的模型定义 logits = tf.layers.dense(input_image, 10) y_conv = tf.nn.softmax(logits, name='outputdata') with tf.Session(graph=graph) as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) output_graph_def = convert_variables_to_constants( sess, graph.as_graph_def(), ['outputdata']) ``` ### 依赖版本冲突问题 TensorFlow 1.14.0可能与NumPy 1.17.0存在依赖版本冲突，这可能会导致在使用`convert_variables_to_constants`时出现异常。可以参考引用[5]中提到的方法，反复卸载NumPy直到找不到该库，然后重新安装与TensorFlow 1.14.0兼容的NumPy版本，如NumPy 1.16.0。 ```bash # 卸载NumPy conda uninstall numpy # 重新安装NumPy 1.16.0 conda install numpy=1.16.0 ``` ### 未知错误 在运行使用`convert_variables_to_constants`的代码时，可能会遇到`tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError`。可以参考引用[3]中的解决办法，在主文件中添加以下代码： ```python import tensorflow as tf from keras import backend as K config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True sess = tf.Session(config=config) K.set_session(sess) ```
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