tensorflow whl 다운로드

새로운 TensorFlow가 이러한 문제 없이 원활 하 게 작동 하는지 테스트 하 고 테스트해 보는 것이 좋습니다. 다른 TensorFlow 버전은 다른 CUDA 버전을 지원/요구 합니다. TensorFlow는 고성능 수치 계산을 위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 유연한 아키텍처를 통해 다양 한 플랫폼 (Cpu, Gpu, TPUs) 및 데스크톱에서 서버 클러스터에 이르는 컴퓨팅을 모바일 및에 지 디바이스로 손쉽게 배포할 수 있습니다. TensorFlow는 모두를 위한 오픈 소스 기계 학습 프레임 워크입니다. 몇 가지 설치 메커니즘에는 TensorFlow Python 패키지의 URL이 필요 합니다. 사용자가 지정 하는 값은 Python 버전에 따라 다릅니다. 이 가이드의 목적을 위해 나는 TensorFlow의 CPU 전용 버전을 설치 하는 것을 선택 합니다, 하지만 당신은 다른. whl 파일을 선택 하 여 GPU 버전을 다운로드 하려는 경우 그것은 당신에 게 달려 있습니다, 하지만 난 아마 곧 당신을 위해 그 꽤에 또 다른 가이드를 만들 수 있습니다. 올바른 cuDNN을 다운로드 하 고 다음과 같이 설치 🙂. 1 단계: TensorFlow를 설치 하려면 터미널을 시작 하십시오. Cmd를 관리자로 실행 하 고 있는지 확인 합니다.

달콤한! 일단 당신이 모든 것을 완료, 당신은 지금 당신의 윈도 즈 컴퓨터에 핍과 함께 TensorFlow 설치에 얻을 수 있습니다. TensorFlow는 전체 인공 지능의 일부일 뿐 인 딥 러닝 신경망에 대해 더 많이 배울 수 있는 많은 프레임 워크 중 하나입니다. SSE, AVX 및 FMA를 포함 한 플랫폼 최적화를 통해 TensorFlow를 위한 사용자 지정 빌드. 당신은 주식 pip 설치 tensorflow와 다음과 같은 메시지가 표시 되는 경우, 당신은 바로 이곳에 왔다. TensorFlow에 대 한 바퀴 1.4.1 이상 GCP, S3 및 하 둡에 대 한 지원을 포함 합니다. 컴파일 플래그는 다음과 같습니다 1.4. 현재 버전인 CUDA 9와 함께 작동 하지 않습니다. 대신 sudo apt-cuda를 설치 얻을, 당신은 sudo를 apt-get을 설치 해야-8-0. 쿠 CUDA 8 텐서 플로우 1.4의 변종 cuDNN 6.0와 함께 이동, 그리고 CUDA 9. x 변형은 cuDNN으로 이동 7. TensorFlow를 얻기 위해 최신 64 비트 Python 3.5 x 이상이 필요할 것입니다. 단계를 진행 하기 전에 컴퓨터에서 TensorFlow를 사용 하려면 컴퓨터가 요구 사항을 충족 하는지 확인 합니다.

나는 단지 하나 또는 두 단어의 TensorFlow를 설명 하기 위해 당신에 게 물어 한다면, 당신은 무엇을 말합니까? 가상 환경 내에서 전체 URL을 사용 하 여 TensorFlow pip 패키지를 설치 합니다. 이제 최신 Python을 다운로드 한 후에는 TensorFlow를 설치 하 여 마무리 작업을 완료 할 수 있습니다. 나는 당신을 위해 비디오를 포함 했다, TensorFlow 자체의 제작자가 아닌 다른에서. 안녕하세요, 파이썬 3.6.4 버전이 설치 되어 있습니다. 그럼 난 “pip3 설치-업그레이드 tensorflow”를 시도 했다. 결과-“요구 사항에 맞는 버전을 찾을 수 없습니다. (버전에서:) 일치 하는 배포가 tensorflow에 대해 발견 되지 않았습니다.” 라이센스 제한 및 종속성에 대 한 개별 패키지의 문서를 참조 하십시오. 수행? 화려한! 이제 ` 관리자 ` 라는 명령 프롬프트로 왼쪽 상단을 확인 하 고 설치가 성공적으로 완료 되었음을 알 수 있습니다. 3 단계: 그 후에는 x86-64 또는 amd64 설치 프로그램을 선택 해야 하는 다른 페이지로 이동 합니다. 나는 몇 가지 Bazel 빌드를 사용 하거나 휠을 만드는 방법에 대해 읽었습니다 (아직 그 게 너무 익숙하지 않지만, 나는 그것이 사용자 정의 빌드 라고 가정 합니다).