tensorflow-cpu - 技术栈

python3.8~3.12安装tensorflow-cpu

准备

创建并进入目录

bash 复制代码

mkdir tf-cpu
cd tf-cpu

编写测试代码

test_tensorflow.py

python 复制代码

import tensorflow as tf
 
# 检查TensorFlow版本
print("\nTensorFlow version:", tf.__version__,end='\n\n')
 
# 创建一个简单的计算图并运行它
tensor = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
result = tf.multiply(tensor, 2)
 
# 启动默认的TensorFlow会话（自TensorFlow 2.x起，推荐使用tf.function和eager execution）
if hasattr(tf, 'Session'):  # TensorFlow 1.x风格
    with tf.Session() as sess:
        output = sess.run(result)
        print("Output of multiplication:", output)
else:  # TensorFlow 2.x风格，默认启用eager execution
    output = result.numpy()  # 将Tensor转换为NumPy数组以查看结果
    print("Output of multiplication:\n", output)

python3.12 tensorflow

创建虚拟环境

bash 复制代码

python312 -m venv tf219-312

windows

bash 复制代码

cd tf219-312/Scripts
activate
cd ../../

linux

bash 复制代码

source tf219-312/bin/activate

升级pip版本

bash 复制代码

python -m pip install --upgrade pip

搜索可用版本

bash 复制代码

pip index versions tensorflow-cpu
pip index versions tensorflow-intel

安装指定版本

复制代码

pip install tensorflow-cpu==2.19.0

intel优化版本可以执行以下命令

bash 复制代码

pip install tensorflow-intel==2.18.0

测试

bash 复制代码

python test_tensorflow.py

取消激活环境

windows

bash 复制代码

cd tf219-312/Scripts
deactivate
cd ../../

linux

bash 复制代码

source tf219-312/bin/deactivate

python3.11 tensorflow

创建虚拟环境

bash 复制代码

python311 -m venv tf219-311

windows

bash 复制代码

cd tf219-311/Scripts
activate
cd ../../

linux

bash 复制代码

source tf219-311/bin/activate

升级pip版本

bash 复制代码

python -m pip install --upgrade pip

搜索可用版本

bash 复制代码

pip index versions tensorflow-cpu
pip index versions tensorflow-intel

安装指定版本

bash 复制代码

pip install tensorflow-cpu==2.19.0

intel优化版本可以执行以下命令

bash 复制代码

pip install tensorflow-intel==2.18.0

测试

bash 复制代码

python test_tensorflow.py

取消激活环境

windows

bash 复制代码

cd tf219-311/Scripts
deactivate
cd ../../

linux

bash 复制代码

source tf219-311/bin/deactivate

python3.10 tensorflow

创建虚拟环境

bash 复制代码

python310 -m venv tf219-310

windows

bash 复制代码

cd tf219-310/Scripts
activate
cd ../../

linux

bash 复制代码

source tf219-310/bin/activate

升级pip版本

bash 复制代码

python -m pip install --upgrade pip

搜索可用版本

bash 复制代码

pip index versions tensorflow-cpu
pip index versions tensorflow-intel

安装指定版本

bash 复制代码

pip install tensorflow-cpu==2.19.0

intel优化版本可以执行以下命令

bash 复制代码

pip install tensorflow-intel==2.18.0

测试

bash 复制代码

python test_tensorflow.py

取消激活环境

windows

bash 复制代码

cd tf219-310/Scripts
deactivate
cd ../../

linux

bash 复制代码

source tf219-310/bin/deactivate

python3.9 tensorflow

创建虚拟环境

bash 复制代码

python39 -m venv tf219-39

windows

bash 复制代码

cd tf219-39/Scripts
activate
cd ../../

linux

bash 复制代码

source tf219-39/bin/activate

升级pip版本

bash 复制代码

python -m pip install --upgrade pip

搜索可用版本

bash 复制代码

pip index versions tensorflow-cpu
pip index versions tensorflow-intel

安装指定版本

bash 复制代码

pip install tensorflow-cpu==2.19.0

intel优化版本可以执行以下命令

bash 复制代码

pip install tensorflow-intel==2.18.0

测试

bash 复制代码

python test_tensorflow.py

取消激活环境

windows

bash 复制代码

cd tf219-39/Scripts
deactivate
cd ../../

linux

bash 复制代码

source tf219-39/bin/deactivate

python3.8 tensorflow2.13

创建虚拟环境

bash 复制代码

D:\dev\python\Python38\python.exe -m venv tf213-38

windows

bash 复制代码

cd tf213-38/Scripts
activate
cd ../../

linux

bash 复制代码

source tf213-38/bin/activate

升级pip版本

bash 复制代码

python -m pip install --upgrade pip

搜索可用版本

bash 复制代码

pip index versions tensorflow-cpu
pip index versions tensorflow-intel

安装指定版本

复制代码

pip install tensorflow-cpu==2.13.0

intel优化版本可以执行以下命令

bash 复制代码

pip install tensorflow-intel==2.13.0

测试

bash 复制代码

python test_tensorflow.py

取消激活环境

windows

bash 复制代码

cd tf213-38/Scripts
deactivate
cd ../../

linux

bash 复制代码

source tf213-38/bin/deactivate