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TensorFlow-2.2.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl

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简介:
这是一份针对Python 3.6版本的TensorFlow 2.2.0库安装文件,适用于多数Linux系统(x86-64架构),采用wheel格式(.whl),便于科学计算与机器学习开发。 在安装tensorflow-2.2.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl过程中(使用Python 3.7会提示找不到包,因此需要创建一个Python 3.5的环境),在我的i3-7100处理器上安装cp37版本时会出现不支持平台的问题。而选择安装cp36版本可以顺利进行。 具体步骤如下: 1. 创建名为tensorflow的新环境,并指定使用python=3.5:`conda create -n tensorflow python=3.5` 2. 激活刚刚创建的环境:`conda activate tensorflow` 3. 安装TensorFlow 2.2.0包:`pip install tensorflow-2.2.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl` 以上步骤可以确保在Python 3.5环境下成功安装tensorflow。

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  • TensorFlow-2.2.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
    优质
    这是一份针对Python 3.6版本的TensorFlow 2.2.0库安装文件,适用于多数Linux系统(x86-64架构),采用wheel格式(.whl),便于科学计算与机器学习开发。 在安装tensorflow-2.2.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl过程中(使用Python 3.7会提示找不到包,因此需要创建一个Python 3.5的环境),在我的i3-7100处理器上安装cp37版本时会出现不支持平台的问题。而选择安装cp36版本可以顺利进行。 具体步骤如下: 1. 创建名为tensorflow的新环境,并指定使用python=3.5:`conda create -n tensorflow python=3.5` 2. 激活刚刚创建的环境:`conda activate tensorflow` 3. 安装TensorFlow 2.2.0包:`pip install tensorflow-2.2.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl` 以上步骤可以确保在Python 3.5环境下成功安装tensorflow。
  • TensorFlow-2.2.0+NV20.6-CP36-CP36M-Linux_AARCH64.whl
    优质
    这是一段用于Linux Aarch64架构下Python 3.6环境安装的TensorFlow二进制文件,兼容CUDA 20.6版本,便于在ARM服务器上快速部署深度学习模型。 NVIDIA TX2 上的 TensorFlow 资源可以在官网找到。如果网络状况不佳,可以尝试下载文件 tensorflow-2.2.0+nv20.6-cp36-cp36m-linux_aarch64。
  • ONNXRuntime_GPU-1.2.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
    优质
    这是一款针对Python 3.6编译的ONNX Runtime GPU版本(v1.2.0)的预编译whl文件,适用于manylinux2010 x86_64平台,用于加速基于ONNX模型的推理过程。 onnxruntime_gpu-1.2.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl是用于ONNX模型推理的pip包,支持GPU版本。该包可以从官网下载,但速度可能较慢。
  • tensorflow_gpu-2.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
    优质
    这是TensorFlow 2.2.0版本的GPU兼容安装包,适用于Python 3.6环境下的Windows AMD64位系统。 tensorflow_gpu-2.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 是 GPU 版本的 TensorFlow 2.2,适用于 Python 3.6 的环境,请确保下载时选择正确的版本。需要的朋友请注意不要下错版本。
  • TensorFlow-1.8.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
    优质
    这是一份针对Python 3.6版本的TensorFlow 1.8.0安装包,适用于64位Windows系统,通过pip工具可以轻松完成TensorFlow环境部署。 tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl是一款针对Python 3.6版本的Windows AMD64架构的操作系统编译的TensorFlow库文件,可用于安装在兼容的操作环境中以支持深度学习和机器学习项目。
  • TensorFlow-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
    优质
    这是一个针对Python 3.6版本的Windows amd64操作系统的TensorFlow 1.6.0软件包,文件格式为wheel(.whl)。 tensorflow-1.6.0 最新版 tensorflow-1.6.0 最新版 tensorflow-1.6.0 最新版 去掉无关内容后: tensorflow-1.6.0 最新版
  • TensorFlow-1.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
    优质
    这是一个针对Python 3.6版本的Windows AMD64操作系统的TensorFlow库安装文件,版本为1.3.0。下载后可通过pip命令进行安装,以便于在本地环境中运行和开发机器学习项目。 有需要的朋友可以自取:tensorflow-1.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
  • TensorFlow-1.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
    优质
    这是一个针对Python 3.6版本的Windows AMD64操作系统的TensorFlow库安装文件,版本为1.4.0。下载后可以通过pip工具进行安装以支持机器学习和深度学习项目。 TensorFlow 是谷歌基于 DistBelief 研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着 N 维数组,而 Flow(流)则表示基于数据流图的计算过程。在 TensorFlow 中,张量从流图的一端流动到另一端进行计算处理。这是一个用于将复杂的数据结构传输至人工智能神经网络中进行分析和处理的过程系统,属于深度学习框架的一种。这里提到的是 TensorFlow 的 CPU 版本。
  • tensorflow-2.3.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是一个为配备ARM架构处理器的Linux系统准备的Python_wheel格式的TensorFlow 2.3.1安装包,兼容Python 3.6版本。 64位的TensorFlow针对ARM处理器架构进行了交叉编译生成,适用于树莓派、Jetson Nano、鲲鹏处理器PC电脑以及RK3389 64位系统上安装,并且与Python 3.6版本的64位环境完美兼容。它特别适配Ubuntu18.04操作系统。
  • TensorFlow-1.10.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是一个针对Python 3.6版本的TensorFlow 1.10.1库,适用于Linux操作系统下的aarch64架构处理器。安装此whl文件可让开发者在特定硬件上运行深度学习项目。 使用命令 `pip3 install tensorflow-1.10.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl` 安装指定的 TensorFlow 版本。