在Anaconda上安装具有特定版本的tensorflow

Question

Tensorflow有多个版本,如果我想在Anaconda中安装特定版本,我应该使用哪个命令.

Answer 1

我发现现有的答案并不令人满意，因为 OP 专门询问了 Anaconda，但答案只是 pip 安装。

您可以列出安装的可用版本

conda search tensorflow-gpu

这应该给你一些看起来像的输出

Loading channels: done
# Name                       Version           Build  Channel             
tensorflow-gpu                 1.4.1               0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                 1.5.0               0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                 1.6.0               0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                 1.7.0               0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                 1.8.0      h7b35bdc_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                 1.9.0      hf154084_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                1.10.0      hf154084_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                1.11.0      h0d30ee6_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                1.12.0      h0d30ee6_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                1.13.1      h0d30ee6_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                1.14.0      h0d30ee6_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                1.15.0      h0d30ee6_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                 2.0.0      h0d30ee6_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                 2.1.0      h0d30ee6_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                 2.2.0      h0d30ee6_0  pkgs/main

如果您需要指定特定频道，则-c/--channel选项是您的朋友，例如：

conda search -c conda-forge tensorflow-gpu

然后你可以通过将它传递给安装命令来选择你的版本，例如：

conda install tensorflow-gpu==2.0.0

如果您在搜索中需要频道选项，您应该将相同的选项添加到conda install命令中。请注意，这对tensorflow（即不是 GPU 版本）同样有效，只需相应地更改包名称。

YAML 配置

如果你使用 YAML 环境配置文件，你可以做同样的事情：

# environment.yaml
name: my_conda_env
channels:
  - conda-forge
dependencies:
  - tensorflow-gpu=2.0.0

使用命令创建您的环境：

conda env create -f environment.yaml

或者如果您更改已创建环境的版本：

conda env update -f environment.yaml

Answer 2

这可能是最简单的方法:

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow==1.4

如果您想查看所有可用版本,可以查看https://pypi.python.org/pypi/tensorflow/json

我强烈建议你使用virtualenv或conda隔离你的tensorflow安装,特别是如果你想玩不同的版本和CPU/GPU版本.

Answer 3

我假设您使用的是Windows、python3.5和CPU版本的tensorflow。

我们首先创建 conda 环境。

C:> conda create -n tensorflow python=3.5 
C:> activate tensorflow
 (tensorflow)C:>  # Your prompt should change 

成功创建 conda 环境后，发出正确的命令来安装特定版本。我将指导您安装三个不同的版本。

要安装的版本r1.0

(tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl 

要安装的版本r1.3

(tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.3.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl 

要安装的master版本

(tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 

让我知道这是否是您要找的