TensorFlow#
TensorFlow 支持您的数据科学、机器学习和人工智能工作流。本页介绍如何使用 Anaconda 和 Miniconda 中包含的 conda 软件包管理器安装 TensorFlow。
64 位 Ubuntu Linux 16.04 或更高版本以及 macOS 10.12.6 或更高版本支持带有 conda 的 TensorFlow CPU。
带有 conda 的 TensorFlow GPU 仅在版本 2.4.1 (2021) 之前可用。对于最新的 TensorFlow GPU 安装,请按照 TensorFlow 网站上的安装说明进行作。
安装 TensorFlow#
打开终端应用程序并使用默认的 bash shell。
为您的 TensorFlow 环境选择一个名称,例如“tf”。
使用以下命令安装当前版本的 TensorFlow。建议初学者使用 CPU-only。
conda create --name tf tensorflow conda activate tf
注意
GPU TensorFlow 仅通过适用于 Windows 和 Linux 的 conda 提供。
conda create --name tf-gpu tensorflow-gpu conda activate tf-gpu
TensorFlow 现已安装完毕,可供使用。
要将 TensorFlow 与 GPU 结合使用,请参阅 TensorFlow 文档,特别是有关设备放置的部分。
CUDA 版本#
GPU TensorFlow 使用 CUDA。有关 Linux 上 GPU TensorFlow 的版本兼容性表,请参阅 https://www.tensorflow.org/install/source#gpu。对于 Windows,请参阅 https://www.tensorflow.org/install/source_windows#gpu。
GPU TensorFlow conda 软件包目前仅支持 Windows 或 Linux。
注意
TensorFlow 2.10 是在 Windows Native 上支持 GPU 的最后一个版本。
要使用非默认 CUDA 版本(如 9.0)安装 GPU TensorFlow,请运行以下命令:
conda create --name tf-gpu-cuda9 tensorflow-gpu cudatoolkit=9.0
conda activate tf-gpu-cuda9
夜间构建#
高级用户可能希望安装最新的 TensorFlow 夜间版本。这些 nightly 构建不稳定,仅在 PyPI 上作为 pip 包提供。
要安装仅限 CPU 的 TensorFlow 的 nightly 版本,请执行以下作:
conda create --name tf-n python
conda activate tf-n
pip install tf-nightly
或者,要在 Linux 或 Windows 上安装 GPU TensorFlow 的每日版本:
conda create --name tf-n-gpu python
conda activate tf-n-gpu
pip install tf-nightly-gpu