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下载特定版本的tensorflow

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码上作答第三期（上） 想让文档使用技能更进一步？实用版

這是給Windows的教學，無需通過特定的pip 包tensorflow-gpu 安裝GPU版本。如果對pip包的大小敏感，需要從Anaconda倉庫中下載，現在將開發中遇到的一些  1、安装tensorflow_gpu（注意tensorflow与python版本的匹配） tensorflow的github CUDA历史版本下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive. 3、根据CUDA版本查询cuDNN 来安装特定版本。 官方指导  CUDA Toolkit本地安装包时内含特定版本Nvidia显卡驱动的，所以只选择下载CUDA Toolkit就足够了，如果想安装其他版本的显卡驱动就下载相应  是否可以在任何地方下载TensorFlow for MAC的预编译二进制文件而无需克隆tensorflow存储库并自行自行构建特定版本的二进制文件？我需要版本1.8.0。我尝试  源码编译安装tensorflow GPU版本过程. Contribute to 安装cuda. 到官网下载对应版本的cuda安装包，我下载的是cuda_10.0.130_410.48_linux.run版  1、使用pip可以安装特定版本的tensorflow，比如pip install tensorflow-gpu==1. Contribute to 下载源码请star这个项目一波. inputs dict. Our final experiment  这类错误的原因是：Tensorflow/Pytorch与CUDA有版本依赖。 例如，在cuda10.0的环境，直接pip install tensorflow-gpu可能安装的是cuda10.1版本的tensorflow， 

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tensorflow的升级与降级. 0、如何查看当前tensorflow版本： python import tensorflow as tf tf.version 查询tensorflow安装路径为: tf.path. 1、使用pip可以安装特定版本的tensorflow，比如 pip install tensorflow-gpu==1.7.0. 2、升级到最新GPU版本 pip install --upgrade tensorflow-gpu 这篇文章主要介绍了详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习 … TensorFlow版本-如何更新？说到命令行，大家可能习惯性的就敲个cmd进去了。 涉及到权限问题了。暗红色的报错信息洋洋洒洒一整屏，最后还有一个换色的提示，说pip已经有9了建议升级，看到这个可能会被带到另外一个沟里，以为是pip版本太低导致的。我们知道win7开始有严格的用户账户控制，大部分 首先下载anaconda 在此需要记住,安装的是4.2版本,4.3的话,会有很多坑,问题无法解决,在这里可以去anaconda 官网下载,如果觉得慢的话,可以考虑到清华的anaconda源里面下载记住 anaconda-4.2.1 注意事项：nvidia的显卡驱动器与cuda并不是一一对应的哦，cuda本质上只是一个工具包而已，所以我可以在同一个设备上安装很多个不同版本的cuda工具包，比如我的电脑上同事安装了 cuda 9.0、cuda 9.2、cuda 10.0三个版本。

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我想使用我的virtualenv中安装的Tensorflow版本1.0.0。 版本时 Tensorflow ，为了使用特定版本 Tensorflow Version ，我们必须激活相应版本 Virtual Environment 。 如何下载和安装特定的Ubuntu版本并禁用将来的版本？ 下载并安装Python集成环境Anaconda （Python 3.6版本）；; 下载并 了更多安装上的细节（如建立conda环境），以及GPU版本TensorFlow的环境配置方法。 强大的显卡型号），对于特定模型，十几倍甚至更高的加速效果也是可以达到的。 安裝anaconda，然後用python的pip可以安裝特定版本的tensorflow，如： pip install tensorflow-gpu==1.4.0. 解除安裝特定版本的tensorflow，如 

tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系

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下载下来的数据集被分成两部分：60000行的训练数据集（ mnist.train x 不是一个特定的值，而是一个占位符 placeholder ，我们在TensorFlow运行计算时输入 

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73. anaconda下安装指定版本的tensorflow. 由于报错 " module 'tensorflow' has no attribute 'Session'", 由tensorflow版本是2.0引起。 解决方法： 从anaconda进入终端，卸载现有的高版本tensorflow: conda uninstall tensorflow 指定通道安装指定版本的tensorflow: 必须用命令（1）才能安装想要的新版本，命令（2）只会安装TensorFlow1.21 安装anaconda，然后用python的 pip 可以安装 特定版本 的tensorflow，如： pip install tensorflow-gpu==1.4.0 pip install tensorflow==1.8.0 如果你是需要跑某一个特定程序，那么它可能在特定的tensorflow版本下才运行良好。而每一个版本对应的所需环境都不一样。一定要严格按照规定来安装。 以tensorflow1.0来说，你需要安装cuda® 工具包 9.0和cudnn v7.0。 ====更新内容（2020年1月2日）===== 从 TensorFlow 2.1 开始，pip 包 tensorflow 即同时包含 GPU 支持，无需通过特定的 pip 包 tensorflow-gpu 安装GPU版本。如果对pip包的大小敏感，可使用 tensorflow-cpu 包安装仅支持CPU的TensorFlow版本。 在Windows下，需要打开开始菜单中的“Anaconda Prompt”进入Anaconda的命令行环境； 我认为这个方法是不正确的，因为在envs目录下安装其他版本的anaconda，每个版本都有自己的conda等指令，并且环境内的anaconda版本也有自己的envs环境，这样会不会陷入循环？下面介绍另一种方法. 方法2. 创建一个名为snake的环境，指定版本为3.6

brew安装指定版本的Python / 解决Macbook上Python3.7版本不能安装Tensorflow的问题 [原创文章，转载请注明出处] 最近想在Macbook上搭建tensorflow环境，发现pip安装会报错，说找不到合适版本的tensorflow。通过pip3 install -v tensorflow发现目前只提供了python3.5和python3.6的pip安装包 对于 TensorFlow 1.x，CPU 和 GPU 软件包是分开的： tensorflow==1.15：仅支持 CPU 的版本; tensorflow-gpu==1.15：支持 GPU 的版本（适用于 Ubuntu 和 Windows） 系统要求. Python 3.5-3.8 若要支持 Python 3.8，需要使用 TensorFlow 2.2 或更高版本。 pip 19.0 或更高版本（需要 manylinux2010 支持） 因为anaconda支持的python版本与TensorFlow支持的python版本不一致可能会导致安装出错，因此下载时候一定不能下载最新版本的anaconda，要先查询下tensorflow支持python哪个版本再下。 tensorflow 目前支持Python 2.7和3.5版本。 Anaconda对应的python版本号： 所以我安装的是

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