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
我的环境:Win 10, python 3.6
pip3 install --upgrade tensorflow
pip install --upgrade tensorflow
错误:
> Collecting tensorflow Could not find a version that satisfies the
> requirement tensorflow (from versions: ) No matching distribution
> found for tensorflow
我还尝试了pip install tensorflow和pip install tensorflow-gpu。 但错误:
> Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: ) No matching distribution found for tensorflow
> Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow-gpu (from versions: ) No matching distribution found for tensorflow-gpu
使用Step (https://www.tensorflow.org/install/install_windows)尝试安装OK
Follow the instructions on the Anaconda download site to download and install Anaconda. https://www.continuum.io/downloads Create a conda environment named tensorflow by invoking the following command: C:> conda create -n tensorflow pip python=3.5 Activate the conda environment by issuing the following command: C:> activate tensorflow (tensorflow)C:> # Your prompt should change Issue the appropriate command to install TensorFlow inside your conda environment. To install the CPU-only version of TensorFlow, enter the following command: (tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow To install the GPU version of TensorFlow, enter the following command (on a single line): (tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
其他回答
2019年更新: 为了在谷歌Colab中安装TensorFlow 2预览版,您可以使用:
!wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64 -O cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
!dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
!apt-key add /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48/7fa2af80.pub
!apt-get update
!apt-get install cuda
!pip install tf-nightly-gpu-2.0-preview
为了安装TensorFlow 2 bye pip,你可以使用: 为GPU安装tf-night - GPU -2.0-preview PIP安装tf-night -2.0-preview CPU。
更新时间:2016年11月28日:TensorFlow现在可以在PyPI中使用,从0.12版本开始。你可以打字
pip install tensorflow
…或…
pip install tensorflow-gpu
...分别安装TensorFlow的cpu加速版或gpu加速版。
之前的回答:TensorFlow还没有在PyPI存储库中,所以你必须为你的操作系统和Python版本指定适当的“轮子文件”的URL。
TensorFlow网站上列出了支持的配置的完整列表,但例如,要在Linux上仅使用CPU安装Python 2.7的0.10版本,您将键入以下命令:
$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl
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
如果你试图在windows机器上安装它,你需要有64位版本的python 3.5。这是真正安装它的唯一方法。来自网站:
TensorFlow仅支持Windows上的64位Python 3.5。我们已经用以下Python发行版测试了pip包: Anaconda的Python 3.5 Python 3.5来自python.org。
你可以从这里下载合适的python版本(确保你选择了一个写着“Windows x86-64”的版本)
现在,您应该能够使用pip install tensorflow或python -m pip install tensorflow进行安装(如果同时安装了python2和python3,请确保您使用的是从python3安装的正确pip)
请记住安装Anaconda 3-5.2.0作为最新版本,即3-5.3.0,包含Tensorflow不支持的python 3.7版本。
在Mac OS X Yosemite 10.10.5上使用Python 2.7对我来说是有效的:
sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl