Advertisement

该文件是TensorFlow GPU版本2.2.0，适用于Python 3.7环境。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该软件包 tensorflow_gpu-2.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl 存在多次重复出现，表明该版本软件包被多次列出。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Ubuntu 20.04 + 3090ti + Python 3.7 + TensorFlow + PyTorch 的 conda 环境配置文件 (.yml)
    优质
    本配置文件专为Ubuntu 20.04系统搭配NVIDIA 3090Ti显卡，用于创建Python 3.7环境，并同时安装TensorFlow和PyTorch库，便于深度学习项目的快速启动。 在Ubuntu20.04系统上配置conda环境文件.yml的内容如下： - python版本：3.7.13 - tensorflow-gpu版本：2.8.0 - tensorboard版本：2.8.0 - keras版本：2.8.0 - pytorch版本：1.11.0 - scikit-learn版本：1.0.2 - cudatoolkit版本：11.3.1
     
  • TensorFlow 1.14-GPU与Keras环境
    优质
    本教程聚焦于在GPU环境下搭建并优化TensorFlow 1.14及Keras深度学习框架，详解安装步骤、配置技巧和常见问题解决策略。 配置tensorflow-gpu, keras 和 sklearn 的步骤可以参考相关文章中的指导方法。
     
  • TensorFlow 1.4.0 GPU版适用于Python 3.5和Windows 7 64位系统的版本
    优质
    这款TensorFlow 1.4.0 GPU版软件专为Python 3.5及Windows 7 64位系统设计，能够有效利用GPU加速深度学习模型的训练与推理过程。 tensorflow_gpu-1.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 适用于在Windows 7 或 Windows 10 上安装，并可以与 Python 3.5、CUDA 8.0 和 cuDNN 6.0 配合使用，亲测有效。
     
  • TensorFlow在Python 3.7上的兼容版本
    优质
    本项目提供TensorFlow的兼容版本，确保其能在Python 3.7环境中顺利安装和运行，便于开发者利用该库强大的机器学习与深度学习功能进行高效编程。 TensorFlow与Python 3.7兼容的最新库版本可以在更新到Python 3.7后自行下载，或者前往国外的Python扩展包下载页面进行下载。
     
  • TensorFlow-GPU版本缺失的dll文件
    优质
    简介：本文介绍了在安装和使用TensorFlow-GPU版本时可能遇到的一个常见问题——缺少必要的dll文件，并提供了解决方案。 在使用TensorFlow-GPU版本时可能会遇到缺少dll文件的问题。
     
  • 适用于Python 3.7的Linux版GDAL轮子（版本3.4.1）
    优质
    这是一款专为Python 3.7在Linux环境下设计的GDAL库版本3.4.1的预编译安装包，方便开发者快速集成地理空间数据处理功能。 文件名：GDAL-3.4.1-cp37-cp37m-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.whl
     
  • TensorFlow GPU版1.14.0版本
    优质
    TensorFlow GPU版1.14.0是一款利用NVIDIA CUDA技术实现GPU加速的深度学习框架版本，显著提升模型训练速度和效率。 配合博文“tensorflowGPU版本安装”食用。压缩包是tensorflow_gpu==1.14.0版本的安装包，下载后需要用pip install加上路径名和文件夹名进行安装即可使用。这个压缩包是在GITHUB上下载下来的，请放心使用。
     
  • TensorFlow CPU 2.4.0 版本 3.7 whl
    优质
    这是一款适用于Python 3.7环境的TensorFlow库的CPU版本安装包，版本为2.4.0，能够支持深度学习和机器学习项目的开发。 要安装TensorFlow 2.4.0，请使用Python 3.7环境，并通过运行命令 `pip install tensorflow` 来安装对应的.whl文件。
     
  • 如何使用Conda从头开始安装TensorFlow-2.10 GPU版本并配置环境
    优质
    本教程详细介绍了在Linux系统中使用Conda工具从零开始搭建TensorFlow 2.10 GPU版开发环境的过程，包括CUDA和cuDNN的安装及配置。 如何通过conda安装TensorFlow 2.10的GPU版本，并配置环境： 1. 首先确保已经安装了Anaconda或Miniconda。 2. 创建一个新的Conda虚拟环境，使用命令行输入：`conda create -n tensorflow_env python=3.x` 将tensorflow_env替换为你想要使用的环境名称，将x替换成你的Python版本号（例如3.8）。 3. 激活新创建的虚拟环境，使用命令 `conda activate tensorflow_env` 4. 安装TensorFlow GPU版：`pip install tensorflow-gpu==2.10` 注意确保显卡驱动和CUDA、cuDNN已经正确安装并配置好。如果需要进一步的帮助，请查阅官方文档或相关教程。 以上步骤可以帮助你从头开始使用conda来安装TensorFlow 2.10的GPU版本，并完成环境配置工作。
     
  • Python金融库TA-Lib的whl文件（适用于Python 3.7-3.13）
    优质
    这是一个针对Python 3.7到3.13版本的TA-Lib金融分析库的.whl安装包，提供技术指标计算功能，广泛应用于量化交易和金融市场研究。 TA-Lib（Technical Analysis Library）是一款在金融领域尤其是量化交易中广泛使用的技术分析库。它提供了多种用于金融时间序列分析的函数，包括移动平均线（MA）、相对强弱指数（RSI）、布林带等常用的技术指标，帮助交易者进行市场趋势分析和决策。 在Python环境中安装TA-Lib时，通常通过pip命令完成。然而，在某些情况下，由于网络问题或官方源更新不及时等原因，可能无法从官方渠道获取到所需的版本。这时可以寻找第三方资源网站以找到不同Python版本和操作系统架构的预编译whl文件。 例如，在压缩包中会看到多个以`cp3x`开头的字符串，这表示该库适用于特定版本的Python解释器。安装TA-Lib的一个示例命令如下： ``` pip install TA_Lib-0.4.32-cp313-cp313-win_amd64.whl ```