Heim > Backend-Entwicklung > Python-Tutorial > Pip-Installations-Tensorflow-Tutorial

Pip-Installations-Tensorflow-Tutorial

小老鼠
Freigeben: 2023-12-07 15:50:15
Original
2140 Leute haben es durchsucht

Installationsschritte: 1. Stellen Sie sicher, dass Python und pip installiert sind. 2. Öffnen Sie die Eingabeaufforderung oder das Terminalfenster und geben Sie den Befehl „pip install tensorflow“ ein, um TensorFlow zu installieren TensorFlow, Sie können den Befehl „pip install tensorflow-cpu“ verwenden. Nach Abschluss der Installation können Sie TensorFlow in Python verwenden.

Pip-Installations-Tensorflow-Tutorial

Das Betriebssystem dieses Tutorials: Windows 10-System, Python-Version 3.11.4, Dell G3-Computer.

So installieren Sie TensorFlow:

Stellen Sie zunächst sicher, dass Python und Pip installiert sind. Wenn Sie Python noch nicht installiert haben, installieren Sie bitte zuerst Python und fügen Sie es Ihrem Systempfad hinzu.

Öffnen Sie eine Eingabeaufforderung oder ein Terminalfenster und geben Sie den folgenden Befehl ein, um TensorFlow zu installieren:

pip install tensorflow
Nach dem Login kopieren

Wenn Sie die CPU-Version von TensorFlow installieren möchten, können Sie den folgenden Befehl verwenden:

pip install tensorflow-cpu
Nach dem Login kopieren

Wenn Sie eine bestimmte Version installieren möchten Für TensorFlow können Sie den folgenden Befehl verwenden:

pip install tensorflow==<version>
Nach dem Login kopieren

wobei die TensorFlow-Versionsnummer ist, die Sie installieren möchten.

Warten Sie, bis pip TensorFlow heruntergeladen und installiert hat. Nach der Installation können Sie TensorFlow in Python verwenden.

Bitte beachten Sie, dass die Installation von TensorFlow je nach Netzwerkgeschwindigkeit und Computerleistung einige Zeit dauern kann. Nach der Installation können Sie TensorFlow in Python importieren und verwenden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPip-Installations-Tensorflow-Tutorial. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Verwandte Etiketten:
Quelle:php.cn
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Beliebte Tutorials
Mehr>
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage