下载以及安装
选择类型
必须选择以下类型的TensorFlow之一来安装:
TensorFlow仅支持CPU支持。如果您的系统没有NVIDIA®GPU,则必须安装此版本。请注意,此版本的TensorFlow通常会更容易安装(通常在5或10分钟内),
因此即使您有NVIDIA GPU,我们建议先安装此版本。
TensorFlow支持GPU。TensorFlow程序通常在GPU上比在CPU上运行得更快。因此,如果您的系统具有满足以下所示先决条件的NVIDIA®GPU,
并且您需要运行性能关键型应用程序,则应最终安装此版本。
Ubuntu和Linux
如果要安装GPU版本的,需要安装一大堆NVIDIA软件(不推荐):
CUDA®Toolkit 8.0。有关详细信息,请参阅 NVIDIA的文档。确保您将相关的Cuda路径名附加到 LD_LIBRARY_PATH环境变量中,如NVIDIA文档中所述。 与CUDA Toolkit 8.0相关的NVIDIA驱动程序。
cuDNN v5.1。有关详细信息,请参阅 NVIDIA的文档。确保CUDA_HOME按照NVIDIA文档中的描述创建环境变量。
具有CUDA Compute Capability 3.0或更高版本的GPU卡。有关支持的GPU卡的列表,请参阅 NVIDIA文档。
libcupti-dev库,即NVIDIA CUDA Profile Tools界面。此库提供高级分析支持。要安装此库,请发出以下命令:
使用pip安装,分别有2.7和3.6版本的
# 仅使用 CPU 的版本
$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl
$ pip3 install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
Mac
macX下也可以安装2.7和3.4、3.5的CPU版本
# 2.7
$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.0.1-py2-none-any.whl
# 3.4、3.5
$ pip3 install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.0.1-py3-none-any.whl