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Python3.7下的TensorFlow安装包

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简介:
本资源提供详细的教程和步骤说明如何在Python 3.7环境下成功安装TensorFlow。适合初学者快速上手深度学习开发环境配置。 在使用Python 3.7进行`pip install tensorflow`安装时经常失败。这里推荐一个适合Python 3.7版本的TensorFlow,以便顺利完成安装。

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  • Python3.7TensorFlow
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    本资源提供详细的教程和步骤说明如何在Python 3.7环境下成功安装TensorFlow。适合初学者快速上手深度学习开发环境配置。 在使用Python 3.7进行`pip install tensorflow`安装时经常失败。这里推荐一个适合Python 3.7版本的TensorFlow,以便顺利完成安装。
  • H5py-2.10.0与TensorFlow-2.4.0在Python3.7Linux树莓派4B
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    本教程详细介绍如何在搭载Linux操作系统的树莓派4B上,于Python 3.7环境下安装和配置H5py 2.10.0与TensorFlow 2.4.0,并提供详细步骤及常见问题解决方案。 在树莓派4B上已验证通过的tensorflow-2.4.0-cp37-none-linux_armv7l.whl 和 h5py-2.10.0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl 已经编译好。请先更换为阿里源,然后安装h5py,最后安装TensorFlow。
  • LinuxPython3.7/3.9.tar.gz
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    本教程详细介绍了在Linux系统中手动安装Python 3.7或3.9版本的过程,包括下载、编译和设置环境变量等步骤。 在Linux系统中安装Python 3.7或3.9是一个重要的任务,特别是在开发环境中,因为Python是许多应用程序和脚本的基础。本指南将详细介绍如何从tgz文件中提取并安装这两个版本的Python。 我们需要了解tgz文件。`.tgz`是一个归档文件,它是`.tar`(tarball)和`.gz`(Gzip)的组合,用于打包和压缩多个文件。在这里,`python73-39-tgz`很可能包含了Python 1.7和3.9的源代码文件。 ### 安装前准备 1. **更新系统**:确保你的Linux发行版是最新的,以避免安装过程中遇到依赖问题。 ```bash sudo apt-get update sudo apt-get upgrade ``` 如果你是Fedora、CentOS或RHEL用户,请使用: ```bash sudo dnf update ``` 2. **安装必要的编译工具和依赖**:安装Python需要一些编译工具和库,例如GCC、make和-devel包。 对于UbuntuDebian用户: ```bash sudo apt-get install build-essential checkinstall libreadline-dev libssl-dev libbz2-dev libncurses5-dev libsqlite3-dev tk-dev libffi-dev libgdbm-dev liblzma-dev ``` 对于FedoraCentOSRHEL用户: ```bash sudo dnf install gcc make libffi-devel openssl-devel bzip2-devel readline-devel sqlite-devel tk-devel gdbm-devel libffi-devel liblzma-devel ``` ### 下载Python源码 1. **下载Python源码**:访问Python官方网站下载对应版本的源代码,或者使用`wget`命令从命令行下载。 ```bash wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.0/Python-3.7.0.tgz wget https://www.python.org/ftp/python/3.9.9/Python-3.9.9.tgz ``` 将URL替换为实际版本号。 2. **解压源码**: ```bash tar -zxvf Python-3.7.0.tgz tar -zxvf Python-3.9.9.tgz ``` ### 编译与安装Python 1. **进入源码目录**: ```bash cd Python-3.7.0 cd Python-3.9.9 ``` 2. **配置Python**:配置Python安装路径和其他选项,如`--enable-optimizations`用于启用额外的优化。 ```bash ./configure --prefix=/usr/local/python3.7 --enable-optimizations ./configure --prefix=/usr/local/python3.9 --enable-optimizations ``` 3. **编译源码**: ```bash make -j 4 ``` `-j 4`表示使用4个核心进行并行编译,你可以根据自己的CPU核心数调整这个值。 4. **测试Python**:编译完成后,先进行测试以确保没有问题。 ```bash make test ``` 5. **安装Python**: ```bash sudo make altinstall ``` 使用`altinstall`而不是`install`,以免覆盖系统默认的Python 2或3。 ### 配置环境变量 1. **创建软链接**:为了让系统能识别新安装的Python版本,我们需要创建软链接到 `/usr/bin`。 ```bash sudo ln -s /usr/local/python3.7/bin/python3.7 /usr/bin/python3.7 sudo ln -s /usr/local/python3.9/bin/python3.9 /usr/bin/python3.9 ``` 2. **更新PATH**:为了让命令行可以自动找到新安装的Python,需要在`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`(取决于你的shell)中添加以下行。 ```bash echo export PATH=/usr/local/python3.7/bin:$PATH >> ~/.bashrc echo export PATH=/usr/local/python3.9/bin:$PATH >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` ### 检查安装 验证Python是否安装成功。 ```bash python3.7 -V python3.9 -V ``` 如果输出显示正确的Python版本号,那么恭喜,你已经成功安装了Python 3.7和3.9。 注意:在生产环境中,通常不建议直接安装在系统目录下,而是推荐使用虚拟环境(如venv或conda),以避免不同项目间的版本冲突和保持系统的整洁。在开发过程中,使用虚拟环境可以更好地管理依赖和Python版本。
  • Python3.7版Mayavi.zip
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    本资源为Python 3.7版本的Mayavi科学可视化库安装包,适用于需要进行高质量三维图形绘制的研究者和开发者。 mayavi-4.7.1+vtk82-cp37-cp37m-win_amd64.whl numpy-1.18.1+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl PyQt4-4.11.4-cp37-cp37m-win_amd64.whl traits-6.0.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl VTK-8.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
  • fasttext 0.9.2 在 Linux Python3.7 Python
    优质
    FastText 0.9.2 是一个用于高效的文本表示和分类的库,在Linux环境下适用于Python3.7,提供简单易用的安装包以支持快速部署与应用。 在Linux系统上使用Python 3.7安装fasttext 0.9.2的安装包。
  • TensorFlowwhl
    优质
    TensorFlow的whl安装包是预编译的Python轮文件,便于用户在Windows、macOS和Linux系统上快速安装并使用TensorFlow框架进行机器学习与深度学习开发。 TensorFlow的whl安装包包括tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl和tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl。
  • WindowsPython3.7离线paramiko2.7.2完整版
    优质
    本简介提供在无互联网连接的Windows环境下,如何手动下载并安装Python 3.7所需的paramiko库版本2.7.2的方法和步骤。 Windows下Python 3.7离线安装paramiko 2.7.2的全部文件步骤如下:首先确保已下载并准备好paramiko-2.7.2.tar.gz文件,然后解压该压缩包,在命令行中切换到解压后的目录,执行python setup.py install命令进行安装。若遇到依赖问题,请先手动安装缺失的依赖项后再尝试安装paramiko。
  • Python3.7版本
    优质
    Python3.7无安装版本指的是一个预打包、无需传统安装过程即可直接运行的Python 3.7环境。适合临时使用或限制访问系统设置的场景。 Python 3.7 可以免安装使用,下载后解压到所需的目录,在系统环境变量中添加路径即可。该版本已经集成了 pygame、Django 和 PyQt5 等库。
  • TensorFlow 1.15 WHL
    优质
    TensorFlow 1.15 WHL安装包是用于便捷地在Python环境中安装指定版本TensorFlow的预编译二进制文件,支持Windows、Linux和Mac OS等系统。 TensorFlow 1.15 的 whl 安装文件可以用于安装该版本的 TensorFlow。