在 macOS 中安装 TensorFlow 1g

tensorflow 需要多大空间

pip install tensorflow

pip install tensorflow
Looking in indexes: https://pypi.douban.com/simple/
Collecting tensorflow
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/1a/c1/9c14df0625836af8ba6628585c6d3c3bf8f1e1101cafa2435eb28a776455/tensorflow-2.13.0-cp39-cp39-macosx_10_15_x86_64.whl (216.2 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 216.2/216.2 MB 938.0 kB/s eta 0:00:00
Collecting absl-py>=1.0.0 (from tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/dd/87/de5c32fa1b1c6c3305d576e299801d8655c175ca9557019906247b994331/absl_py-1.4.0-py3-none-any.whl (126 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 126.5/126.5 kB 3.1 MB/s eta 0:00:00
Collecting astunparse>=1.6.0 (from tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/2b/03/13dde6512ad7b4557eb792fbcf0c653af6076b81e5941d36ec61f7ce6028/astunparse-1.6.3-py2.py3-none-any.whl (12 kB)
Collecting flatbuffers>=23.1.21 (from tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/6f/12/d5c79ee252793ffe845d58a913197bfa02ae9a0b5c9bc3dc4b58d477b9e7/flatbuffers-23.5.26-py2.py3-none-any.whl (26 kB)
Collecting gast<=0.4.0,>=0.2.1 (from tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/b6/48/583c032b79ae5b3daa02225a675aeb673e58d2cb698e78510feceb11958c/gast-0.4.0-py3-none-any.whl (9.8 kB)
Collecting google-pasta>=0.1.1 (from tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/a3/de/c648ef6835192e6e2cc03f40b19eeda4382c49b5bafb43d88b931c4c74ac/google_pasta-0.2.0-py3-none-any.whl (57 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 57.5/57.5 kB 4.8 MB/s eta 0:00:00
Collecting h5py>=2.9.0 (from tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/0a/02/c794b1e21ba76ceeb99e5c748240c2ade5bd39d57b2ff050784e6a660f2f/h5py-3.8.0-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl (3.2 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 3.2/3.2 MB 664.2 kB/s eta 0:00:00
Collecting libclang>=13.0.0 (from tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/55/47/bbcdba9c08b2fd493648af7da2aeb55508d07aeac6010300bb5b57032ea8/libclang-16.0.0-py2.py3-none-macosx_10_9_x86_64.whl (26.7 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 26.7/26.7 MB 677.1 kB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: numpy<=1.24.3,>=1.22 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (1.22.3)
Collecting opt-einsum>=2.3.2 (from tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/bc/19/404708a7e54ad2798907210462fd950c3442ea51acc8790f3da48d2bee8b/opt_einsum-3.3.0-py3-none-any.whl (65 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 65.5/65.5 kB 1.2 MB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: packaging in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (23.1)
Collecting protobuf!=4.21.0,!=4.21.1,!=4.21.2,!=4.21.3,!=4.21.4,!=4.21.5,<5.0.0dev,>=3.20.3 (from tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/b5/eb/59e88dfdcc2ca55aaf067f9ff9289216e44ed659a1a5628382a374d40d99/protobuf-4.23.3-cp37-abi3-macosx_10_9_universal2.whl (400 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 400.3/400.3 kB 2.4 MB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (58.1.0)
Requirement already satisfied: six>=1.12.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (1.15.0)
Collecting termcolor>=1.1.0 (from tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/67/e1/434566ffce04448192369c1a282931cf4ae593e91907558eaecd2e9f2801/termcolor-2.3.0-py3-none-any.whl (6.9 kB)
Requirement already satisfied: typing-extensions<4.6.0,>=3.6.6 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (4.5.0)
Collecting wrapt>=1.11.0 (from tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/b7/3d/9d3cd75f7fc283b6e627c9b0e904189c41ca144185fd8113a1a094dec8ca/wrapt-1.15.0-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl (35 kB)
Collecting grpcio<2.0,>=1.24.3 (from tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/97/b3/fb1dcedf39be0854403a28935f2c1e7e4025b3579801c7e91a1cac5b665c/grpcio-1.56.0-cp39-cp39-macosx_10_10_universal2.whl (8.9 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 8.9/8.9 MB 1.3 MB/s eta 0:00:00
Collecting tensorboard<2.14,>=2.13 (from tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/67/f2/e8be5599634ff063fa2c59b7b51636815909d5140a26df9f02ce5d99b81a/tensorboard-2.13.0-py3-none-any.whl (5.6 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5.6/5.6 MB 4.6 MB/s eta 0:00:00
INFO: pip is looking at multiple versions of tensorflow to determine which version is compatible with other requirements. This could take a while.
Collecting tensorflow
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/8e/75/57ff7109b2bab5345e174350df33cb8cde26ef1e87d3935d2d1601288bee/tensorflow-2.12.1-cp39-cp39-macosx_10_15_x86_64.whl (230.1 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 230.1/230.1 MB 794.1 kB/s eta 0:00:00
Collecting jax>=0.3.15 (from tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/91/06/00616821a40137a96ab8192473687dfbdc5dc87f6aa83c4f36630bc3f11f/jax-0.4.12.tar.gz (1.3 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.3/1.3 MB 908.0 kB/s eta 0:00:00
  Installing build dependencies ... done
  Getting requirements to build wheel ... done
  Preparing metadata (pyproject.toml) ... done
Collecting wrapt<1.15,>=1.11.0 (from tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/d9/ab/3ba5816dd466ffd7242913708771d258569825ab76fd29d7fd85b9361311/wrapt-1.14.1-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl (35 kB)
Collecting tensorboard<2.13,>=2.12 (from tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/32/09/86e2ef3b4f4ec04bde0eca499325f291ae6b3313381d0666ee20b5b80c73/tensorboard-2.12.3-py3-none-any.whl (5.6 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5.6/5.6 MB 4.3 MB/s eta 0:00:00
Collecting tensorflow-estimator<2.13,>=2.12.0 (from tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/d1/e1/c3596da404e2c47561a2bb392397208925e65be6f61bd3081e630371d5e8/tensorflow_estimator-2.12.0-py2.py3-none-any.whl (440 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 440.7/440.7 kB 3.2 MB/s eta 0:00:00
Collecting keras<2.13,>=2.12.0 (from tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/d5/80/34e55d7e3ed9cf18020929460f969de1bf82cf2f509c639b358ae2b25618/keras-2.12.0-py2.py3-none-any.whl (1.7 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.7/1.7 MB 4.7 MB/s eta 0:00:00
Collecting tensorflow-io-gcs-filesystem>=0.23.1 (from tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/54/a9/f692e98c381f86ad810e00e4eac0f1fc5a30ba6421db0472fea73a11ec6e/tensorflow_io_gcs_filesystem-0.32.0-cp39-cp39-macosx_10_14_x86_64.whl (1.7 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.7/1.7 MB 957.1 kB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: wheel<1.0,>=0.23.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages (from astunparse>=1.6.0->tensorflow) (0.37.1)
Collecting ml-dtypes>=0.1.0 (from jax>=0.3.15->tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/e6/90/a2fc320d098a72b4c96f97b128bab7449dd479c704075b96bc86bb9e3be5/ml_dtypes-0.1.0-cp39-cp39-macosx_10_9_universal2.whl (317 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 317.9/317.9 kB 673.2 kB/s eta 0:00:00
Collecting scipy>=1.7 (from jax>=0.3.15->tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/03/c3/5162f7d23a12c62cf0630f6cce20932f166fca7cb5513ed9af56b5618ba6/scipy-1.11.2-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl (37.2 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 37.2/37.2 MB 1.2 MB/s eta 0:00:00
Collecting importlib-metadata>=4.6 (from jax>=0.3.15->tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/30/bb/bf2944b8b88c65b797acc2c6a2cb0fb817f7364debf0675792e034013858/importlib_metadata-6.6.0-py3-none-any.whl (22 kB)
Collecting google-auth<3,>=1.6.3 (from tensorboard<2.13,>=2.12->tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/0d/77/4737ca3b929e95df9234827f7ddcf66199df2d96057ba9a98168957de7fa/google_auth-2.21.0-py2.py3-none-any.whl (182 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 182.1/182.1 kB 2.2 MB/s eta 0:00:00
Collecting google-auth-oauthlib<1.1,>=0.5 (from tensorboard<2.13,>=2.12->tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/4a/07/8d9a8186e6768b55dfffeb57c719bc03770cf8a970a074616ae6f9e26a57/google_auth_oauthlib-1.0.0-py2.py3-none-any.whl (18 kB)
Collecting markdown>=2.6.8 (from tensorboard<2.13,>=2.12->tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/9a/a1/1352b0e5a3c71a79fa9265726e2217f69df9fd4de0bcb5725cc61f62a5df/Markdown-3.4.3-py3-none-any.whl (93 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 93.9/93.9 kB 2.6 MB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: requests<3,>=2.21.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages (from tensorboard<2.13,>=2.12->tensorflow) (2.28.2)
Collecting tensorboard-data-server<0.8.0,>=0.7.0 (from tensorboard<2.13,>=2.12->tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/3c/41/765bbe096ed6a8bb8f091c570505d0b15c4ab87c347ba61164cd1b391b51/tensorboard_data_server-0.7.0-py3-none-macosx_10_9_x86_64.whl (4.8 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 4.8/4.8 MB 4.5 MB/s eta 0:00:00
Collecting werkzeug>=1.0.1 (from tensorboard<2.13,>=2.12->tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/ba/d6/8040faecaba2feb84e1647af174b3243c9b90c163c7ea407820839931efe/Werkzeug-2.3.6-py3-none-any.whl (242 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 242.5/242.5 kB 6.7 MB/s eta 0:00:00
Collecting cachetools<6.0,>=2.0.0 (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard<2.13,>=2.12->tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/a9/c9/c8a7710f2cedcb1db9224fdd4d8307c9e48cbddc46c18b515fefc0f1abbe/cachetools-5.3.1-py3-none-any.whl (9.3 kB)
Collecting pyasn1-modules>=0.2.1 (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard<2.13,>=2.12->tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/cd/8e/bea464350e1b8c6ed0da3a312659cb648804a08af6cacc6435867f74f8bd/pyasn1_modules-0.3.0-py2.py3-none-any.whl (181 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 181.3/181.3 kB 1.7 MB/s eta 0:00:00
Collecting rsa<5,>=3.1.4 (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard<2.13,>=2.12->tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/49/97/fa78e3d2f65c02c8e1268b9aba606569fe97f6c8f7c2d74394553347c145/rsa-4.9-py3-none-any.whl (34 kB)
Requirement already satisfied: urllib3<2.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard<2.13,>=2.12->tensorflow) (1.26.15)
Collecting requests-oauthlib>=0.7.0 (from google-auth-oauthlib<1.1,>=0.5->tensorboard<2.13,>=2.12->tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/6f/bb/5deac77a9af870143c684ab46a7934038a53eb4aa975bc0687ed6ca2c610/requests_oauthlib-1.3.1-py2.py3-none-any.whl (23 kB)
Collecting zipp>=0.5 (from importlib-metadata>=4.6->jax>=0.3.15->tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/5b/fa/c9e82bbe1af6266adf08afb563905eb87cab83fde00a0a08963510621047/zipp-3.15.0-py3-none-any.whl (6.8 kB)
Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages (from requests<3,>=2.21.0->tensorboard<2.13,>=2.12->tensorflow) (3.1.0)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages (from requests<3,>=2.21.0->tensorboard<2.13,>=2.12->tensorflow) (3.4)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages (from requests<3,>=2.21.0->tensorboard<2.13,>=2.12->tensorflow) (2020.6.20)
Collecting MarkupSafe>=2.1.1 (from werkzeug>=1.0.1->tensorboard<2.13,>=2.12->tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/77/26/af46880038c6eac3832e751298f1965f3a550f38d1e9ddaabd674860076b/MarkupSafe-2.1.2-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl (13 kB)
Collecting pyasn1<0.6.0,>=0.4.6 (from pyasn1-modules>=0.2.1->google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard<2.13,>=2.12->tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/14/e5/b56a725cbde139aa960c26a1a3ca4d4af437282e20b5314ee6a3501e7dfc/pyasn1-0.5.0-py2.py3-none-any.whl (83 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 83.9/83.9 kB 3.6 MB/s eta 0:00:00
Collecting oauthlib>=3.0.0 (from requests-oauthlib>=0.7.0->google-auth-oauthlib<1.1,>=0.5->tensorboard<2.13,>=2.12->tensorflow)
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/7e/80/cab10959dc1faead58dc8384a781dfbf93cb4d33d50988f7a69f1b7c9bbe/oauthlib-3.2.2-py3-none-any.whl (151 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 151.7/151.7 kB 2.4 MB/s eta 0:00:00
Building wheels for collected packages: jax
  Building wheel for jax (pyproject.toml) ... done
  Created wheel for jax: filename=jax-0.4.12-py3-none-any.whl size=1498447 sha256=ad5dea1b5a274b333fc78d07890dfc3099845634d5aef21bb9d92f703ac57a00
  Stored in directory: /Users/cc/Library/Caches/pip/wheels/63/9c/97/d124a1f18880ec1c3f2d2fb9d417e30efc57b5259da3c639f9
Successfully built jax
Installing collected packages: libclang, flatbuffers, zipp, wrapt, termcolor, tensorflow-io-gcs-filesystem, tensorflow-estimator, tensorboard-data-server, scipy, pyasn1, protobuf, opt-einsum, oauthlib, ml-dtypes, MarkupSafe, keras, h5py, grpcio, google-pasta, gast, cachetools, astunparse, absl-py, werkzeug, rsa, requests-oauthlib, pyasn1-modules, importlib-metadata, markdown, jax, google-auth, google-auth-oauthlib, tensorboard, tensorflow
Successfully installed MarkupSafe-2.1.2 absl-py-1.4.0 astunparse-1.6.3 cachetools-5.3.1 flatbuffers-23.5.26 gast-0.4.0 google-auth-2.21.0 google-auth-oauthlib-1.0.0 google-pasta-0.2.0 grpcio-1.56.0 h5py-3.8.0 importlib-metadata-6.6.0 jax-0.4.12 keras-2.12.0 libclang-16.0.0 markdown-3.4.3 ml-dtypes-0.1.0 oauthlib-3.2.2 opt-einsum-3.3.0 protobuf-4.23.3 pyasn1-0.5.0 pyasn1-modules-0.3.0 requests-oauthlib-1.3.1 rsa-4.9 scipy-1.11.2 tensorboard-2.12.3 tensorboard-data-server-0.7.0 tensorflow-2.12.1 tensorflow-estimator-2.12.0 tensorflow-io-gcs-filesystem-0.32.0 termcolor-2.3.0 werkzeug-2.3.6 wrapt-1.14.1 zipp-3.15.0

安装 TensorFlow 2
我们在以下 64 位系统上测试过 TensorFlow 并且这些系统支持 TensorFlow：

Python 3.6–3.9
Ubuntu 16.04 或更高版本
Windows 7 或更高版本（含 C++ 可再发行软件包）
macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本（不支持 GPU）

Requires the latest pip

pip install --upgrade pip

Current stable release for CPU and GPU

pip install tensorflow

Or try the preview build (unstable)

pip install tf-nightly

下载软件包
使用 Python 的 pip 软件包管理器安装 TensorFlow。

TensorFlow 2 软件包需要使用高于 19.0 的 pip 版本（对于 macOS 来说，则需要高于 20.3 的 pip 版本）。
官方软件包支持 Ubuntu、Windows 和 macOS。

有关支持 CUDA® 的卡，请参阅 GPU 指南。

阅读 pip 安装指南
运行 TensorFlow 容器
TensorFlow Docker 映像已经过配置，可运行 TensorFlow。Docker 容器可在虚拟环境中运行，是设置 GPU 支持的最简单方法。

docker pull tensorflow/tensorflow:latest # Download latest stable image
docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-jupyter # Start Jupyter server
阅读 Docker 安装指南
Google Colab：学习和使用 TensorFlow 的一种简单方法
无需安装，可直接在浏览器中使用 Colaboratory 运行 TensorFlow 教程。Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习知识和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。 阅读博文。

构建首个机器学习应用
创建和部署网页版和移动版 TensorFlow 模型。
Web 开发者
TensorFlow.js 是一个采用 WebGL 加速技术的 JavaScript 库，可用于在浏览器、Node.js、移动设备等平台上训练和部署机器学习模型。
移动开发者
TensorFlow Lite 是针对移动设备和嵌入式设备提供的精简解决方案。
如未另行说明，那么本页面中的内容已根据知识共享署名 4.0 许可获得了许可，并且代码示例已根据 Apache 2.0 许可获得了许可。有关详情，请参阅 Google 开发者网站政策。Java 是 Oracle 和/或其关联公司的注册商标。

-

Successfully
installed
MarkupSafe-2.1.2 absl-py-1.4.0 astunparse-1.6.3 cachetools-5.3.1 flatbuffers-23.5.26 gast-0.4.0 google-auth-2.21.0 google-auth-oauthlib-1.0.0 google-pasta-0.2.0 grpcio-1.56.0 h5py-3.8.0 importlib-metadata-6.6.0 jax-0.4.12 keras-2.12.0 libclang-16.0.0 markdown-3.4.3 ml-dtypes-0.1.0 oauthlib-3.2.2 opt-einsum-3.3.0 protobuf-4.23.3 pyasn1-0.5.0 pyasn1-modules-0.3.0 requests-oauthlib-1.3.1 rsa-4.9 scipy-1.11.2 tensorboard-2.12.3 tensorboard-data-server-0.7.0 tensorflow-2.12.1 tensorflow-estimator-2.12.0 tensorflow-io-gcs-filesystem-0.32.0 termcolor-2.3.0 werkzeug-2.3.6 wrapt-1.14.1 zipp-3.15.0

-

>>> import tensorflow as tf
2023-08-26 21:28:07.847547: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.
To enable the following instructions: AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
>>>

在这里插入图片描述

This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.
To enable the following instructions: AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
tf.Tensor([[1. 2.]], shape=(1, 2), dtype=float32)

使用 pip 安装 TensorFlow

bookmark_border

TensorFlow 2 软件包现已推出
tensorflow：支持 CPU 和 GPU 的最新稳定版（适用于 Ubuntu 和 Windows）
tf-nightly：预览 build（不稳定）。Ubuntu 和 Windows 均包含 GPU 支持。
旧版 TensorFlow
对于 TensorFlow 1.x，CPU 和 GPU 软件包是分开的：

tensorflow1.15：仅支持 CPU 的版本
tensorflow-gpu1.15：支持 GPU 的版本（适用于 Ubuntu 和 Windows）
系统要求
Python 3.6–3.9
若要支持 Python 3.9，需要使用 TensorFlow 2.5 或更高版本。
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）
Ubuntu 16.04 或更高版本（64 位）
macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本（64 位）（不支持 GPU）
macOS 要求使用 pip 20.3 或更高版本
Windows 7 或更高版本（64 位）
适用于 Visual Studio 2015、2017 和 2019 的 Microsoft Visual C++ 可再发行软件包
GPU 支持需要使用支持 CUDA® 的卡（适用于 Ubuntu 和 Windows）
注意：必须使用最新版本的 pip，才能安装 TensorFlow 2。
硬件要求
从 TensorFlow 1.6 开始，二进制文件使用 AVX 指令，这些指令可能无法在旧版 CPU 上运行。
阅读 GPU 支持指南，以在 Ubuntu 或 Windows 上设置支持 CUDA® 的 GPU 卡。

  1. 在系统上安装 Python 开发环境
    检查是否已配置 Python 环境：

需要使用 Python 3.6-3.9 和 pip 19.0 及更高版本

python3 --version
pip3 --version
如果已安装这些软件包，请跳至下一步。
否则，请安装 Python、pip 软件包管理器和 venv：

Ubuntu
macOS
Windows
其他

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip python3-venv
注意：升级系统 pip 可能会导致问题。
如果不是在虚拟环境中，请针对下面的命令使用 python3 -m pip。这样可以确保您升级并使用 Python pip，而不是系统 pip。
2.创建虚拟环境（推荐）
Python 虚拟环境用于将软件包安装与系统隔离开来。

Ubuntu/macOS
Windows
Conda
创建一个新的虚拟环境，方法是选择 Python 解释器并创建一个 ./venv 目录来存放它：

python3 -m venv --system-site-packages ./venv
使用特定于 shell 的命令激活该虚拟环境：

source ./venv/bin/activate # sh, bash, or zsh

. ./venv/bin/activate.fish # fish

source ./venv/bin/activate.csh # csh or tcsh
当虚拟环境处于有效状态时，shell 提示符带有 (venv) 前缀。

在不影响主机系统设置的情况下，在虚拟环境中安装软件包。首先升级 pip：

pip install --upgrade pip

pip list # show packages installed within the virtual environment
之后退出虚拟环境：

deactivate # don’t exit until you’re done using TensorFlow
3.安装 TensorFlow pip 软件包
请从 PyPI 中选择以下某个 TensorFlow 软件包进行安装：

tensorflow：支持 CPU 和 GPU 的最新稳定版（适用于 Ubuntu 和 Windows）。
tf-nightly：预览 build（不稳定）。Ubuntu 和 Windows 均包含 GPU 支持。
tensorflow==1.15：TensorFlow 1.x 的最终版本。
系统会自动安装软件包依赖项。这些依赖项就列在 setup.py 文件的 REQUIRED_PACKAGES 下。
虚拟环境安装
系统安装

pip install --upgrade tensorflow
验证安装效果：

python -c “import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))”
成功：如果系统返回了张量，则意味着您已成功安装 TensorFlow。请查看教程开始使用。
软件包位置
部分安装方式需要您提供 TensorFlow Python 软件包的网址。您需要根据 Python 版本指定网址。

版本 网址
Linux
Python 3.6（支持 GPU） https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.6（仅支持 CPU） https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.7（支持 GPU） https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.7（仅支持 CPU） https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.8（支持 GPU） https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.8（仅支持 CPU） https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.9（支持 GPU） https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp39-cp39-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.9（仅支持 CPU） https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp39-cp39-manylinux2010_x86_64.whl
macOS（仅支持 CPU）
Python 3.6 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.6.0-cp36-cp36m-macosx_10_11_x86_64.whl
Python 3.7 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.6.0-cp37-cp37m-macosx_10_11_x86_64.whl
Python 3.8 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.6.0-cp38-cp38-macosx_10_11_x86_64.whl
Python 3.9 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.6.0-cp39-cp39-macosx_10_11_x86_64.whl
Windows
Python 3.6（支持 GPU） https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Python 3.6（仅支持 CPU） https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Python 3.7（支持 GPU） https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Python 3.7（仅支持 CPU） https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Python 3.8（支持 GPU） https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
Python 3.8（仅支持 CPU） https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
Python 3.9（支持 GPU） https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl
Python 3.9（仅支持 CPU） https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：/a/100295.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

面试被打脸，数据结构底层都不知道么--回去等通知吧

面试被打脸，数据结构底层都不知道么--回去等通知吧

数据结构之常见的8种数据结构&#xff1a; -数组Array -链表 Linked List -堆 heap -栈 stack -队列 Queue -树 Tree -散列表 Hash -图 Graph 数据结构-链表篇 Linklist定义&#xff1a; -是一种线性表&#xff0c;并不会按线性的顺序存储数据&#xff0c;即逻辑上相邻…
阅读更多...
Spring Boot源码解读与原理剖析：深入探索Java开发的奥秘！

Spring Boot源码解读与原理剖析：深入探索Java开发的奥秘！

评论区留言赠书15本 关注点赞评论&#xff0c;评论区回复“Spring Boot源码解读与原理剖析&#xff1a;深入探索Java开发的奥秘&#xff01;” 每篇最多评论3条&#xff01;&#xff01;采用抽奖助手自动拉取评论区有效评论送书两本&#xff0c; 开奖时间&#xff1a;9月11号 承…
阅读更多...
Git的基本使用笔记——狂神说

Git的基本使用笔记——狂神说

版本控制 版本迭代&#xff0c; 版本控制( Revision control)是一种在开发的过程中用于管理我们对文件、目录或工程等内容的修改历史&#xff0c;方便查看更改历史记录&#xff0c;备份以便恢复以前的版本的软件工程技术。 实现跨区域多人协同开发 追踪和记载一个或者多个文件的…
阅读更多...
封装(个人学习笔记黑马学习)

封装(个人学习笔记黑马学习)

1、格式 #include <iostream> using namespace std;const double PI 3.14;//设计一个圆类&#xff0c;求圆的周长 class Circle {//访问权限//公共权限 public://属性//半径int m_r;//行为//获取圆的周长double calculateZC() {return 2 * PI * m_r;} };int main() {//通…
阅读更多...
科技驱动产业升级:浅谈制造型企业对MES系统的应用

科技驱动产业升级:浅谈制造型企业对MES系统的应用

在科技不断进步的背景下&#xff0c;制造型行业也在持续发展&#xff0c;但随之而来的挑战也不断增加。传统的管理方式已经无法满足企业的需求&#xff0c;因此许多制造型企业开始寻找新的管理模式。制造执行系统&#xff08;MES&#xff09;作为先进的制造信息技术之一&#x…
阅读更多...
java-初识Servlet,Tomcat，JDBC

java-初识Servlet,Tomcat，JDBC

文章目录 前言一、ServletServlet 生命周期Servlet 实例Servlet 过滤器 二、TomcatJDBCJDBC连接数据库实例 总结 前言 java入门须知的重要概念/名词/技术 等 一、Servlet Servlet是Java Web开发中的一个核心组件&#xff0c;它是基于Java语言编写的服务器端程序&#xff0c;…
阅读更多...
Sentinel配置的blockHandler方法不生效

Sentinel配置的blockHandler方法不生效

①首先配置流控的资源名跟SentinelResource中的Value配置的一定要一直且唯一 ②其次blockhandler后面的方法一定要跟下面指定的方法名称是一样的 ③也就是我犯下的错误&#xff0c;一定要注意是上面那个才是Sentinel的&#xff0c;下面的是sun公司的…我说呢&#xff0c;一直…
阅读更多...
详解mysql事务，事务并发安全问题的复现以及大事务的优化

详解mysql事务，事务并发安全问题的复现以及大事务的优化

好文推荐&#xff1a; 2.5万字详解23种设计模式 springboot 实现延时队列&#xff08;超级实用&#xff09; 2.5万字讲解DDD领域驱动设计 文章目录 1. 事务定义2. 事务特性&#xff08;ACID&#xff09;3. 事务并发问题4. 事务隔离级别5. 基础命令6. 脏读复现7. 不可重复读复现…
阅读更多...
15.CSS发光按钮的悬停特效

15.CSS发光按钮的悬停特效

效果 源码 <!DOCTYPE html> <html> <head><title>CSS Modern Button</title><link rel="stylesheet" type="text/css" href="style.css"> </head> <body><a href="#" style=&quo…
阅读更多...
行业报告｜3D感知技术快速发展，打造“机器之眼”，助推各行业加速升级！

行业报告｜3D感知技术快速发展，打造“机器之眼”，助推各行业加速升级！

原创 | 文 BFT机器人 01 3D视觉感知全栈式平台&#xff0c;硬核实力蓄势待发 1.1 3D视觉感知为“机器之眼”&#xff0c;未来市场空间广阔 3D视觉感知技术充分弥补了2D成像技术的以上不足&#xff0c;可获取空间几何尺寸信息。 过去数十年2D成像技术蓬勃发展&#xff0c;分辨…
阅读更多...
Android 1.2 开发环境搭建

Android 1.2 开发环境搭建

目录 1.2 开发环境搭建 1.JDK安装与配置 2.开发工具二选一 3.相关术语的解析 4.ADB命令行的一些指令 5.APP程序打包与安装的流程&#xff1a; 6.APP的安装过程&#xff1a; 7.本节小结 1.2 开发环境搭建 现在主流的Android开发环境有: ①Eclipse ADT SDK ②Android Stu…
阅读更多...
CG MAGIC进行实体渲染后！分析渲染器CR和VR的区别之处！

CG MAGIC进行实体渲染后！分析渲染器CR和VR的区别之处！

新手小白来说&#xff0c;如何选择渲染器&#xff0c;都会提出疑问&#xff1f; 渲染效果图究竟用CR渲染器还是VR渲染器呢&#xff1f; 今天&#xff0c;CG MAGIC小编通过一个真实的项目场景&#xff0c;实例渲染之后&#xff0c;CR渲染器和VR渲染器区别有哪几点&#xff1f; 1…
阅读更多...
分布式 - 服务器Nginx：基础系列之Nginx简介 | 下载安装 | 启动和停止服务

分布式 - 服务器Nginx：基础系列之Nginx简介 | 下载安装 | 启动和停止服务

文章目录 01. Nginx 简介02. 正向代理和反向代理03. Nginx 和 Apache、Tomcat 之间的不同点04. Nginx 的优点05. Nginx 常用的功能特性06. Nginx 下载07. Nginx 安装1. 源码安装前的环境准备2. Nginx 源码简单安装方式3. Nginx yum 安装方式4. Nginx 源码复杂安装方式 08. Ngin…
阅读更多...
大语言模型之七- Llama-2单GPU（T4 16G）微调（Fine-tune）

大语言模型之七- Llama-2单GPU（T4 16G）微调（Fine-tune）

模型预训练colab脚本在github主页面。详见Finetuning_LLama_2_0_on_Colab_with_1_GPU.ipynb 在上一篇博客提到两种改进预训练模型性能的方法Retrieval-Augmented Generation (RAG) 或者 finetuning。本篇博客过一下模型微调。 微调&#xff1a;这是采用预训练的LLM并在较小的…
阅读更多...
电磁式电压互感器直流电阻测试

电磁式电压互感器直流电阻测试

试验目的 测量电磁式电压互感器直流电阻的目 的是检查其一次、 二次绕组的质量及回路的完整性&#xff0c; 以发现各种原因所造成的导线断裂、 接头开焊、 接触不良、 匝间短路等缺陷。 试验设备 变压器直流电阻测试仪 厂家&#xff1a; 湖北众拓高试 试验方法 一次绕组直流…
阅读更多...
Spring——RESTful Web服务

Spring——RESTful Web服务

文章目录 RESTful Web 服务介绍内容概览下载 Lombok 优化代码利器RESTful Web 服务开发运行项目并测试效果 RESTful Web 服务介绍 本节我们将开发一个简单的 RESTful Web 服务。 RESTful Web 服务与传统的 MVC 开发一个关键区别是返回给客户端的内容的创建方式&#xff1a;传…
阅读更多...
使用Vue3和Vite升级你的Vue2+Webpack项目

使用Vue3和Vite升级你的Vue2+Webpack项目

&#x1f337;&#x1f341; 博主猫头虎&#xff08;&#x1f405;&#x1f43e;&#xff09;带您 Go to New World✨&#x1f341; &#x1f984; 博客首页——&#x1f405;&#x1f43e;猫头虎的博客&#x1f390; &#x1f433; 《面试题大全专栏》 &#x1f995; 文章图文…
阅读更多...
JAVA基础-JDBC

JAVA基础-JDBC

本博客记录JAVA基础JDBC部分的学习内容 JDBC基本概念 JDBC : JAVA链接数据库&#xff0c;是JAVA链接数据库的技术的统称&#xff0c;包含如下两部分&#xff1a; 1. JAVA提供的JDBC规范&#xff08;即各种数据库接口&#xff09;存储在java.sql 和 javax.sql中的api 2. 各个数…
阅读更多...
【基于交叉注意力的泛锐化深度展开迭代网络】

【基于交叉注意力的泛锐化深度展开迭代网络】

CADUI: Cross-Attention-Based Depth Unfolding Iteration Network for Pansharpening Remote Sensing Images &#xff08;CADUI&#xff1a;基于交叉注意力的泛锐化深度展开迭代网络&#xff09; 全色锐化是遥感成像系统获取高分辨率多光谱图像的重要技术。它主要通过融合低…
阅读更多...
项目验收有哪些流程？

项目验收有哪些流程？

验收流程 科技计划项目验收/课题验收测试服务的被测对象是国家重大专项、科研课题的软件成果物&#xff0c;可以是一个模块、软件或系统等&#xff0c;也可以是软件套件或软件原型等。测试范围主要来源于课题的合同书/可行吧报告/申报书中的技术指标要求。所出具的科技项目验收…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023