tensorflow安装，TensorFlow安装失败什么原因——

本文目录一览：

• 1、tensorflow安装CPU指令集(AVX2)警告解决方案
• 2、whl文件安装安装tensorflow
• 3、anaconda、tensorflow和pycharm安装的那些血泪
• 4、tensorflow-gpu安装教程(面向小白+踩坑记录)
• 5、【吐槽+GPU问题记录】Tensorflow安装步骤
• 6、【tensorflow_gpu安装】

tensorflow安装CPU指令集(AVX2)警告解决方案

1、方法一：从源码编译（复杂但彻底）：下载TensorFlow源码：git clone https：//github.com/tensorflow/tensorflow.git 安装依赖：Bazel、Python开发库、NumPy等（参考官方指南）。配置编译选项：在./configure中启用AVX2/FMA支持。

2、Windows 10对CPU的AVX指令集支持情况 Windows 10在安装某些特定软件（例如Tensorflow）时，可能会提示CPU不支持AVX或AVX2指令集。这些提示通常只是警告信息，表明软件可能无法充分利用CPU的某些高级功能。然而，这些警告不会影响Windows 10系统的正常运行。

3、下载TensorFlow源码 前往TensorFlow源码下载页面，下载v0版本。 准备编译环境 确保已安装java和Miniconda。 进入下载后的TensorFlow源码目录，定位至v0。 编译TensorFlow 在执行编译命令时，加入参数march=native以针对当前CPU进行指令集优化。

4、Windows 10对CPU的AVX指令集支持情况 Windows 10在安装某些特定软件（例如Tensorflow）时，可能会提示CPU不支持AVX或AVX2指令集。这些提示通常是警告（warning），而非错误（error），因此它们不会影响Windows 10系统的正常运行。

whl文件安装安装tensorflow

1、下载whl文件：访问http：//，找到与你的Python版本和系统匹配的TensorFlow whl文件并下载到本地。执行安装命令：打开命令行工具，导航到whl文件所在目录，执行pip install 文件名.whl命令进行安装。

2、首先进入linux命令模式，可以按快捷键ctrl+alt+t打开终端，在命令输入python命令，查看并确认系统安装python版本为最低为7以上。

3、方法一：从源码编译（复杂但彻底）：下载TensorFlow源码：git clone https：//github.com/tensorflow/tensorflow.git 安装依赖：Bazel、Python开发库、NumPy等（参考官方指南）。配置编译选项：在./configure中启用AVX2/FMA支持。

4、下载TensorFlow的whl文件手动安装：如果使用镜像源仍然下载缓慢，可以考虑直接从镜像网站下载TensorFlow的whl安装包，然后使用pip install命令进行本地安装。前往镜像网站的TensorFlow页面，找到适合自己Python版本和操作系统的whl文件，下载后使用pip install 路径/文件名.whl进行安装。

5、安装TensorFlow 编译完成后，在/tmp/tensorflow_pkg目录下找到生成的wheel文件。 使用pip进行安装：pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow*.whl。 额外资源 如需预编译的wheel文件，可下载tensorflow0cp37cp37mmacosx_10_14_x86_6whl文件，并使用pip直接安装。

anaconda、tensorflow和pycharm安装的那些血泪

输入import tensorflow as tf，如果没有报错，则说明TensorFlow安装成功。可以进一步输入tf.__version__来查看安装的TensorFlow版本。安装PyCharm 下载PyCharm 访问PyCharm的官方网站，下载适用于你操作系统的安装包。同样推荐使用清华镜像源进行下载。

更换国内镜像源：为了加速库的下载，可以将默认的PyTorch镜像源替换为国内镜像。例如，使用豆瓣镜像源进行pip安装：pip install 包名 -i pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com --trusted-host pypi.douban.com。其他常用镜像有阿里云、中国科技大学和清华大学。

conda与Jupyter整合：激活conda环境后，安装ipykernel并关联到Jupyter Notebook的kernel。 代码提示：在Anaconda Prompt中安装相关插件，然后在Jupyter Notebook中启用代码提示功能。 画图时服务器挂掉：查看Jupyter终端，导入必要模块以解决报错。

tensorflow-gpu安装教程(面向小白+踩坑记录)

TensorFlow-GPU安装教程（面向小白+踩坑记录）CUDA与cuDNN安装配置 1 CUDA安装 确定TensorFlow与CUDA版本对应关系：首先，需要确定tensorflow安装你要安装tensorflow安装的TensorFlow版本与CUDA版本tensorflow安装的对应关系。例如，TensorFlow 0需要CUDA 1和cuDNN 6。

CUDA与cuDNN安装首先，根据TensorFlow 0和Python版本选择合适的CUDA（如CUDA 1）和cuDNN（版本6）。检查显卡支持的CUDA版本，确保选择的版本不超过显卡驱动支持的最高版本。从NVIDIA官网下载并安装CUDA，选择精简安装，验证安装成功后，通过nvcc -V命令检查。

CUDA与cuDNN安装 选择合适的版本：根据TensorFlow版本和Python版本，选择合适的CUDA和cuDNN。确保所选版本与显卡驱动兼容。 安装CUDA：从NVIDIA官网下载并安装CUDA，选择精简安装。安装完成后，通过命令nvcc V验证安装是否成功。

CUDA Toolkit安装：访问NVIDIA官网下载cuda_10_5206_windows版本，安装后将CUDA路径添加到系统环境变量。 cuDNN安装：从cuDNN官网下载cudnn-windows-x86_64-0.163_cuda11-archive，解压并复制文件到CUDA安装路径对应的文件夹。

【吐槽+GPU问题记录】Tensorflow安装步骤

GPU版本安装时，首先需要确认CUDA版本。作者原先是通过命令查看，但中文官网未提供对应CUDA 12的安装指南。因此，作者尝试下载最新版本（假设为10）的Tensorflow-GPU，同时下载CUDA工具包并安装。

Tensorflow安装步骤：CPU版本安装步骤：在已安装Anaconda的基础上，通过命令行创建独立环境。激活创建的环境。在激活的环境中安装Tensorflow CPU版本。GPU版本安装注意事项：确认CUDA版本：安装Tensorflow GPU版本前，需确认CUDA版本与Tensorflow版本的兼容性。建议访问Tensorflow官网查阅支持的CUDA版本。

TensorFlow-GPU安装教程（面向小白+踩坑记录）CUDA与cuDNN安装配置 1 CUDA安装 确定TensorFlow与CUDA版本对应关系：首先，需要确定你要安装的TensorFlow版本与CUDA版本的对应关系。例如，TensorFlow 0需要CUDA 1和cuDNN 6。

【tensorflow_gpu安装】

1、使用清华镜像安装TensorFlow-GPU：在Conda环境中运行pip install tensorflow-gpu==0 -i https：//pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple命令安装TensorFlow-GPU（根据需要更改版本）。

2、TensorFlow GPU安装教程： CUDA与cuDNN安装 选择合适的版本：根据TensorFlow版本和Python版本，选择合适的CUDA和cuDNN。确保所选版本与显卡驱动兼容。 安装CUDA：从NVIDIA官网下载并安装CUDA，选择精简安装。安装完成后，通过命令nvcc V验证安装是否成功。

3、下载cuDNN，注册后解压并将其bin文件夹内的内容复制到CUDA的bin目录，加入环境变量，通过bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe验证安装。 Conda环境创建与TensorFlow安装在命令行中，创建与TensorFlow版本对应的conda环境，然后使用pip安装tensorflow-gpu（如0）。

4、cuDNN安装：从cuDNN官网下载cudnn-windows-x86_64-0.163_cuda11-archive，解压并复制文件到CUDA安装路径对应的文件夹。 （可选）虚拟环境创建：打开命令行，使用虚拟环境命令创建。

5、安装前的准备 确认显卡情况：进入设备管理器查看显示适配器，确认电脑是否有独立显卡。如果有独立显卡，可以选择安装GPU版本的TensorFlow；如果没有，则安装CPU版本。安装步骤 CPU版本安装：选择安装工具：建议使用Anaconda进行安装，因为它可以方便地管理Python环境和包。

6、作者原先是通过命令查看，但中文官网未提供对应CUDA 12的安装指南。因此，作者尝试下载最新版本（假设为10）的Tensorflow-GPU，同时下载CUDA工具包并安装。安装过程中，务必跟随Tensorflow官网步骤，例如查阅cuDNN版本，建议访问Build from source on Windows | TensorFlow （google.cn）。