我正在尝试使用pip安装TensorFlow:
$ pip install tensorflow --user
Collecting tensorflow
Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: )
No matching distribution found for tensorflow
我做错了什么?到目前为止,我使用Python和pip没有任何问题。
我正在尝试使用pip安装TensorFlow:
$ pip install tensorflow --user
Collecting tensorflow
Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: )
No matching distribution found for tensorflow
我做错了什么?到目前为止,我使用Python和pip没有任何问题。
当前回答
目前PIP没有32位版本的tensorflow,当我卸载python 32位并安装x64时,它可以工作
其他回答
当我试图在anaconda包中安装tensorflow时,我遇到了同样的错误。 经过一番努力,我终于找到了一种安装任何包都不会出错的简单方法。 首先使用这个命令在anaconda管理员中创建一个环境
conda create -n packages
现在激活环境
activate packages
试着跑步
pip install tensorflow
在成功安装之后,我们需要让jupyter notebook可以访问这个环境。 为此,您需要使用这个命令安装一个名为ipykernel的包
pip install ipykernel
安装ipykernel后,输入以下命令
python -m ipykernel install --user --name=packages
运行此命令后,该环境将被添加到jupyter notebook中 就是这样。 只要打开你的jupyter笔记本,点击新的笔记本,你就能看到你的环境。选择该环境并尝试导入tensorflow,如果你想安装任何其他包,只需激活该环境并安装这些包,并在你的jupyter中使用该环境
我也遇到过同样的问题,我用这个方法解决了:
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.1-cp27-none-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7
# Requires CUDA toolkit 8.0 and CuDNN v5. For other versions, see "Installing from sources" below.
# Mac OS X, CPU only, Python 2.7:
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.1-py2-none-any.whl
# Mac OS X, GPU enabled, Python 2.7:
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-py2-none-any.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.4
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.1-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.4
# Requires CUDA toolkit 8.0 and CuDNN v5. For other versions, see "Installing from sources" below.
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.5
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
# Requires CUDA toolkit 8.0 and CuDNN v5. For other versions, see "Installing from sources" below.
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
# Mac OS X, CPU only, Python 3.4 or 3.5:
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.1-py3-none-any.whl
# Mac OS X, GPU enabled, Python 3.4 or 3.5:
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-py3-none-any.whl
加:
# Python 2
(tensorflow)$ pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
# Python 3
(tensorflow)$ pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL
在Docs上找到。
更新!
有新版本的新链接
例如,要在OSX中安装tensorflow v1.0.0,你需要使用:
https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.0.0-py2-none-any.whl
而不是
https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.1-py2-none-any.whl
我也有这个问题。当查看不同的.whl文件时。我注意到在python 3.7中没有32位版本的tensorflow。最后只能从这里安装64位Python 3.7。
唯一对我有用的是使用Ananconda并使用conda create -n tensorflow python=3.5创建一个新的conda env,然后使用activate tensorflow激活,最后使用conda install -c conda-forge tensorflow。
这可以解决我遇到的每个问题,包括ssl certs,代理设置,并且不需要管理员访问。需要注意的是,这并不是由tensorflow团队直接支持的。
源
似乎有很多原因导致tensorFlow不能通过pip安装。我在windows 10上遇到的一个问题是,我的系统路径中没有支持的cudnn版本。截至目前(2017年12月),windows上的tensorflow只支持cudnn v6.1。因此,提供cudnn 6.1的路径,如果其他一切都正确,那么应该安装tensorflow。