Installieren Sie TensorFlow mit pip

Ubuntu

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip python3-venv

Mac OS

Installation mit dem Homebrew- Paketmanager:

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
export PATH="/usr/local/opt/python/libexec/bin:$PATH"
# if you are on macOS 10.12 (Sierra) use `export PATH="/usr/local/bin:/usr/local/sbin:$PATH"`
brew update
brew install python  # Python 3

Windows

Installieren Sie Microsoft Visual C ++ Redistributable für Visual Studio 2015, 2017 und 2019 . Ab der Version TensorFlow msvcp140_1.dll wird für dieses Paket die Datei msvcp140_1.dll benötigt (die möglicherweise nicht von älteren weiterverteilbaren Paketen bereitgestellt wird). Die weitervertreibbare Version wird mit Visual Studio 2019 geliefert , kann jedoch separat installiert werden:

1. Wechseln Sie zu den Microsoft Visual C ++ - Downloads .
2. Scrollen Sie auf der Seite nach unten zum Abschnitt Visual Studio 2015, 2017 und 2019 .
3. Laden Sie Microsoft Visual C ++ Redistributable für Visual Studio 2015, 2017 und 2019 für Ihre Plattform herunter und installieren Sie es.

Stellen Sie sicher, dass unter Windows lange Pfade aktiviert sind .

Installieren Sie die 64-Bit- Version von Python 3 für Windows (wählen Sie pip als optionale Funktion aus).

Himbeer-Pi

Anforderungen an das Raspbian- Betriebssystem:

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip python3-venv
sudo apt install libatlas-base-dev        # required for numpy

Andere

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
python get-pip.py

Ubuntu / macOS

Erstellen Sie eine neue virtuelle Umgebung, indem Sie einen Python-Interpreter auswählen und ein ./venv erstellen, in dem er ./venv wird:

python3 -m venv --system-site-packages ./venv 

Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung mit einem Shell-spezifischen Befehl:

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

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

source ./venv /bin/activate.csh  # csh or tcsh

Wenn die virtuelle Umgebung aktiv ist, wird Ihrer Shell-Eingabeaufforderung (venv) vorangestellt.

Installieren Sie Pakete in einer virtuellen Umgebung, ohne das Setup des Hostsystems zu beeinträchtigen. Beginnen Sie mit dem Upgrade von pip :

pip install --upgrade pip

pip list  # show packages installed within the virtual environment

Und um die virtuelle Umgebung später zu verlassen:

deactivate  # don't exit until you're done using TensorFlow

Windows

Erstellen Sie eine neue virtuelle Umgebung, indem Sie einen Python-Interpreter auswählen und ein .\venv Verzeichnis .\venv in dem er .\venv wird:

python -m venv --system-site-packages .\venv 

Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:

 .\venv \Scripts\activate

Installieren Sie Pakete in einer virtuellen Umgebung, ohne das Setup des Hostsystems zu beeinträchtigen. Beginnen Sie mit dem Upgrade von pip :

pip install --upgrade pip

pip list  # show packages installed within the virtual environment

Und um die virtuelle Umgebung später zu verlassen:

deactivate  # don't exit until you're done using TensorFlow

Conda

Während das von TensorFlow bereitgestellte Pip- Paket empfohlen wird, ist ein von der Community unterstütztes Anaconda-Paket verfügbar. Lesen Sie zur Installation die Anaconda TensorFlow-Anleitung .

Installation der virtuellen Umgebung

pip install --upgrade tensorflow

Überprüfen Sie die Installation:

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

Systeminstallation

pip3 install --user --upgrade tensorflow  # install in $HOME

Überprüfen Sie die Installation:

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"