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
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。
其他回答
通过勾选“添加python到路径”来安装python Pip3安装——升级https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.0-py3-none-any.whl
这适用于windows 10.0
来自tensorflow网站:“你需要pip 8.1或更高版本才能运行以下命令”。运行这个命令来升级你的pip,然后尝试再次安装tensorflow:
pip install --upgrade pip
Python 3.7适合我,我卸载了Python 3.8.1,重新安装了3.7.6。之后,我执行:
pip3 install --user --upgrade tensorflow
这是可行的
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。
告诉你具体是什么问题的方法是:
PIP install -vvv tensorflow
这将向您显示可用的轮子文件以及它们不匹配的原因。
如果你执行pip debug -verbose,它会显示所有兼容的标签。
在我的例子中,我试图在一个多通道ubuntu实例的m1 mac上安装tensorflow,而需要https://pypi.org/project/tensorflow-aarch64/