开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

通过源代码安装Tensorflow与使用pip安装有什么不同？

通过源代码安装Tensorflow与使用pip安装有以下不同之处：

安装方式：使用pip安装是通过命令行执行pip install tensorflow来完成安装，而通过源代码安装需要先下载Tensorflow的源代码，然后进行编译和安装。
编译定制：通过源代码安装可以进行更多的编译定制，可以根据自己的需求选择编译参数，例如启用某些特定的硬件加速库、优化编译选项等。而使用pip安装的Tensorflow是预编译好的二进制包，无法进行编译定制。
版本选择：通过源代码安装可以选择安装任意版本的Tensorflow，包括最新的开发版或者某个特定的稳定版本。而使用pip安装只能安装发布的稳定版本。
依赖管理：通过源代码安装需要手动解决Tensorflow的依赖关系，包括安装和配置相关的库和工具。而使用pip安装会自动处理依赖关系，确保所需的依赖库已经安装。
编译时间：通过源代码安装需要进行编译过程，可能需要较长的时间来完成编译。而使用pip安装是直接下载预编译好的二进制包，安装速度较快。

总的来说，通过源代码安装Tensorflow可以提供更多的定制和灵活性，适用于对Tensorflow有特定需求或者希望进行深度定制的用户。而使用pip安装则更加简单方便，适用于一般用户或者快速试用的场景。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云容器服务（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云云函数（SCF）：https://cloud.tencent.com/product/scf
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb

相关搜索:在已使用pip安装Tensorflow时，从源代码安装Tensorflow 使用pip命令和conda安装tensorflow与直接克隆有什么不同？什么时候在Python中使用公共包作为子模块与使用pip安装有意义呢？为什么需要在安装过程中为Tensorflow创建conda环境？为什么我们不能通过pip安装Tensorflow？使用pip安装文件和复制粘贴有什么不同通过二进制文件安装Docker Engine与通过yum和pip安装docker有什么区别为什么通过视图获取html代码与使用Java代码不同？为什么通过扩展使用的flatMap会返回与直接调用不同的结果？使用Python程序(urllib、request)保存网页信息与通过浏览器保存有什么不同在vscode中通过远程WSL扩展使用WSL bash与在windows中选择作为默认shell有什么不同？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

pip和conda安装与卸载tensorflow、pycharm中使用特定的conda虚拟环境「建议收藏」

_0 defaults tensorflow-estimator 1.13.0 pypi_0 pypi pip安装指定版本的tensorflow...==1.13.0rc2 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple pip卸载tensorflow：安装tensorflow之后，可能有tensorflow-base...因此注意： pip list 查看pip的安装目录然后会找到名字里有tensor的一堆东西都卸载了,还有要卸载protobuf，之后再重装tensorflow即可。...pip安装默认版本的tensorflow： pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install...pip pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow 安装好后打开anaconda navigator，将base

1.5K3 0

pycharm配置tensorflow环境_python3.6对应的tensorflow版本

说明：如果只是为了入门学习TensorFlow框架，个人觉得，没必要上来就整GPU版本（主要是那个太复杂，安装真让人劝退），所以本文记录的是直接在pycharm里安装tensorflow，并运行demo...上述报错找不到相应的TensorFlow版本，无法安装。也有可能是pip的版本不匹配（不过一般不会是这个问题，我的pip是18.1版本的也完全ok。）...安装安成后，写入代码测试时，报错 ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。...看了很多文章提到说要检查是否安装有MSVC2015做底层的编译器（我没有试，感觉有点复杂），我的解决方案是：分析可能是因为版本不匹配的问题，也许是你安装的python能够支持的TensorFlow版本...，与你在第4步时安装的TensorFlow版本不兼容，此时只需要删除之前装好的TensorFlow，然后再按照上述步骤重新安装低版本的TensorFlow就好了！

1.9K2 0

Linux安装Anaconda和TensorFlow

与Miniconda一样，可以使用“conda install”命令单独安装超过250个额外的科学软件包。...这里由于我原本就安装有Python2.x和Python3.x，担心这里会影响我的原有版本，就输入的no，但这样的话会导致你无法随意通过conda命令来操作anaconda，最后我还是将其加入了环境变量，...conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。...然后我们使用“anaconda search -t conda tensorflow”命令来查询conda有哪些TensorFlow的安装包（其实此时也可以通过TensorFlow官网的各种传统方法安装...参考文章： Anaconda使用总结 Anaconda+Tensorflow环境安装与配置 Conda工具使用

1.4K3 0

纯新手入门安装TensorFlow并写Hello（mac版）

其实安装有多种方式，光是在mac上就可以通过homebrew、Docker、镜像、VirtualEnv等，我选择的是基于VirtualEnv安装，因为这样可以创建一个隔离的容器, 来安装 TensorFlow...基于VirtualEnv安装的步骤如下：如果没有安装 pip的话，先安装pip： $ sudo easy_install pip # 如果还没有安装 pip $ sudo pip install -...> 并不是要原封不动地输入，而是根据你要安装的TensorFlow版本替换成不同的内容，比如我安装1.3.0无GPU版的，就改成如下： (tensorflow)$ pip install --upgrade...最新的TensorFlow来安装，如果是python3就用pip3安装。...结到此为止，就已经安装好环境并且运行Hello程序了，不算太难，只是对于新手来说容易有点摸不着头脑不知道在干什么。

2.1K2 0

TensorFlow与PyTorch之争，哪个框架最适合深度学习

TensorFlow 也能使用 GPU，但它使用的是自己内置的 GPU 加速。因此，根据你所选框架的不同，训练模型的时间也总是各不相同。...机制：动态图定义与静态图定义 TensorFlow 框架由两个核心构建模块组成：一个用于定义计算图以及在各种不同硬件上执行这些图的运行时间的软件库。...与外部世界的所有通信都是通过 tf.Sessionobject 和 tf.Placeholder 执行，它们是在运行时会被外部数据替换的张量。例如，看看以下代码段： ?...如果你要在自己的机器上安装这些框架的最新版，你可以用源代码 build 或通过 pip 安装。...pip install tensorflow # Install TensorFlow 2.0 Beta pip install tensorflow==2.0.0-beta1 要检查安装是否成功，可使用命令提示符或终端按以下步骤操作

7203 0

TensorFlow与PyTorch谁最适合深度学习

TensorFlow 也能使用 GPU，但它使用的是自己内置的 GPU 加速。因此，根据你所选框架的不同，训练模型的时间也总是各不相同。...机制：动态图定义与静态图定义 TensorFlow 框架由两个核心构建模块组成：一个用于定义计算图以及在各种不同硬件上执行这些图的运行时间的软件库。...与外部世界的所有通信都是通过 tf.Sessionobject 和 tf.Placeholder 执行，它们是在运行时会被外部数据替换的张量。例如，看看以下代码段： ?...如果你要在自己的机器上安装这些框架的最新版，你可以用源代码 build 或通过 pip 安装。...pip install tensorflow # Install TensorFlow 2.0 Beta pip install tensorflow==2.0.0-beta1 要检查安装是否成功，可使用命令提示符或终端按以下步骤操作

8353 1

TensorFlow与PyTorch之争，哪个框架最适合深度学习

TensorFlow 也能使用 GPU，但它使用的是自己内置的 GPU 加速。因此，根据你所选框架的不同，训练模型的时间也总是各不相同。...机制：动态图定义与静态图定义 TensorFlow 框架由两个核心构建模块组成：一个用于定义计算图以及在各种不同硬件上执行这些图的运行时间的软件库。...与外部世界的所有通信都是通过 tf.Sessionobject 和 tf.Placeholder 执行，它们是在运行时会被外部数据替换的张量。例如，看看以下代码段： ?...如果你要在自己的机器上安装这些框架的最新版，你可以用源代码 build 或通过 pip 安装。...pip install tensorflow # Install TensorFlow 2.0 Beta pip install tensorflow==2.0.0-beta1 要检查安装是否成功，可使用命令提示符或终端按以下步骤操作

1.5K2 1

virtualenv安装tensorflow

使用virtualenv装tensorflow 如果你有两个项目，一个需要python2.7开发，一个需要python3.5开发，那么virtualenv是一个很好的选择。...首先你的电脑上得装有python2.7和python3.5，而且需要装好pip和pip3。...安装 sudo pip install virtualenv #使用pip或pip3都可以，没啥影响 #创建环境，选择你想要的python版本（前提是你的电脑上已经安装好了） virtualenv --...no-site-packages --python=python3.5 ~/tensorflow #激活环境 cd ~/tensorflow source bin/activate #安装tf,前面千万不要加...sudo，执行任何pip命令都不要加sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow

1.2K3 0

构建便于气象海洋应用的Anaconda环境(window版本)

Anaconda通过管理工具包、开发环境以及Python版本，大大简化了你的工作流程，不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，特别是还可以使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目...之前的文章介绍了在Linux系统构建Anaconda的工作环境构建适合大气与海洋应用的Anaconda环境，但是许多人并不使用Linux系统，本篇介绍如何在window系统搭建适合大气海洋应用的Anaconda...numpy，失败的话可以用pip install numpy试试 ### jupyter lab conda install jupyterlab ### 科学计算与统计 conda install scikit-learn...#conda安装有问题 conda install -c conda-forge wrf-python -y conda install netcdf4 -y conda install xarray...#安装gpu版本的tensorflow,用conda安装会把cuda/cudnn都安装 conda install tensorflow-gpu==1.14 conda install keras-gpu

9091 1

实时单人姿态估计，在自己手机上就能实现 : ) 安卓和iOS都可以哦～

选自GitHub 作者：edvardHua 参与：路本文介绍了如何使用 TensorFlow 在智能机上（包括安卓和 iOS 设备）执行实时单人姿态估计。...demo 的源代码； IOS demo 的源代码。...使用 nvidia-docker 训练通过以下命令构建 docker： cd training/docker docker build -t single-pose ....安装依赖项： cd training pip3 install -r requirements.txt 还需要安装 cocoapi (https://github.com/cocodataset/cocoapi...demo 由于 mace 框架，你可以使用 GPU 在安卓智能机上运行该模型。

1.9K2 0

Win10下Python数据分析工具配置入门

“本文介绍windows10下python环境的搭建与使用入门，通过Anaconda+jupyter notebook实现python程序的完整执行。可直接跳到文末领取需要的资源。”...下载完后安默认设置安装，生成程序安装列表，"win”键可看到： ?...安装数据集 pip install tensorflow-datasets pip install tensorflow-hub 4. 继续输入jupyternotebook，打开例子验证 ?...Tensorflow环境安装配置法为主流，然而暂时无法很快解决此问题：创建的Tensorflow虚拟环境中的Tensorflow可用，然而要么无法在notebook中使用，要么Tensorflow虚拟环境与...base环境中的包/库不共享，对windows下的环境配置实在费解，下图看出base环境（python3）与TensorFlow环境地址不同。

6445 0

win10下安装GPU版本的TensorFlow（cuda + cudnn）

安装成功后，那种快乐是无法言语的~~~~~所以在此我必须的记录一下我的艰辛历程~~~~ 一、明确自己电脑的适配版本的cuda 在此之前你需要在电脑上安装有VS,在这里直接给出百度云连接：链接：https...然后你需要找出与你的版本对应的cuda 查看一下自己电脑上有没有NVIDIA控制面板，如果没有最好安一个（前提是你的电脑有n卡）利用驱动精灵看一下是否有NVIDIA驱动(驱动精灵安装包链接：https...安完之后再控制面板会看到： ? 然后解压与cuda对应的cudnn: ?...tensorflow-py36 python=3.6 # 安装好后，使用activate激活某个环境 activate tensorflow-py36 # 即系统已经切换到了3.4的环境 deactivate...在这里我把我的安装记录写一下，大家有什么问题也可以讨论，我看到一定会回复大家的~~，毕竟踩过的坑有点多，哈哈哈 ps: 之前拿CPU版本的tensorflow跑代码的时候，真的是慢死，，，现在好了，很速度了

6.8K2 0

Win10系统Anaconda+TensorFlow+Keras 环境搭建教程

创建 tensorflow 的虚拟环境 Python 为不同的项目需求创建不同的虚拟环境非常常见。...所以通过创建虚拟环境，相当于为不同的项目创建一块独立的空间，在这个空间里，你安装任何库和框架都是独立的，不会影响到外部环境。...所以先要安装 Keras 的后端引擎 TensorFlow，首先需要升级一下你的 pip。...同样是在 Anaconda Prompt 中输入以下命令： python -m pip install -U pip 然后直接使用 pip 安装即可： pip install tensorflow 如果没有报错...安装 Keras 同样，打开 Anaconda Prompt，进入 tensorflow 虚拟环境，使用 pip 安装 Keras： pip install keras 如果没有报错，表示安装没有问题。

9K5 3

Windows10下安装Anaconda、Pycharm、Tensorflow-gpu，并在Pycharm中配置Tensorflow

不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。...简单来说，就是我们可以方便的在命令行中使用pip install *** 来安装我们需要的包，非常方便。...，直接在cmd窗口pip install tensorflow-gpu也可以，但是这里还是比较建议新创建一个虚拟环境，免得安装好的 tensorflow-gpu 跟原环境中的某些包冲突。...，python=3.6.1为创建的python环境 2.启动虚拟环境 activate tensorflow-gpu 3.安装 安装有两种方法，一种是在线安装，一种是下载安装文件whl,然后离线安装，这里比较建议离线安装的方式...（1）在线安装 pip install --upgrade tensorflow-gpu（不指定默认安装最新版本，也可以指定安装版本）（2）离线安装进入清华镜像下载页面，下载对应版本（tensorflow2

1.2K2 0

tensorflow库安装

，ubantu下export路径然后是安装pycharm，设置解释器，就可以在setting里安装TensorFlow了，有时候TensorFlow setting里没有库，解决办法是通过conda...install tensorflow来安装，前先设置一下镜像源，这样会安装比较快。...注意尽量通过conda来手动装库吧，就不用pip了，可能库冲突有时候pycharm说cannot find 库什么的，这种情况通过conda update 库来解决，更新一下库就可以了安装theano...，查这个函数，找到源代码，复制下来，然后去替换Lib---ski-packgages----lasagne里的源代码 我已经是最新的theano和lasagne了，但是还是有些源代码没有，这些东西啊，不稳定...所以去下载最新的源代码，再把包放进去

6102 0

TensorFlow环境搭建

前言前几天，我们刚下发了毕业设计的题目，我选的题目为基于TensorFlow的深度学习与研究，这将会是一个系列文章，截止2020-07我会将所有相关内容用更加通俗易懂的方式发布在公众平台上，我们一块学习...因为Anaconda是一个国外网站，所以我推荐大家通过镜像去进行安装。...在Anaconda中安装Tensorflow 国外网络有时太慢，可以通过配置把下载源改为国内的，通过conda config命令生成配置文件，这里使用清华的镜像源。...1.Python3环境安装 CentOS系统本身默认安装有Python2.x，版本x根据不同版本系统有所不同，可通过 python --V 或 python --version 查看系统自带的Python...在virtualenv中安装TensorFlow pip3 install --upgrade tensorflow 安装好之后，我们写一段测试代码跑一跑： ?

1.5K2 0

Python 深度学习，你的 Keras 准备好了吗？

创建 tensorflow 的虚拟环境 Python 为不同的项目需求创建不同的虚拟环境非常常见。...所以通过创建虚拟环境，相当于为不同的项目创建一块独立的空间，在这个空间里，你安装任何库和框架都是独立的，不会影响到外部环境。...如下图所示：所以先要安装 Keras 的后端引擎 TensorFlow，首先需要升级一下你的 pip。...同样是在 Anaconda Prompt 中输入以下命令： python -m pip install -U pip 然后直接使用 pip 安装即可： pip install tensorflow 如果没有报错...安装 Keras 同样，打开 Anaconda Prompt，进入 tensorflow 虚拟环境，使用 pip 安装 Keras： pip install keras 如果没有报错，表示安装没有问题。

5291 0

解决Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to

具体的安装步骤可以参考Bazel官方文档。下载TensorFlow源代码。你可以通过git clone或者下载tarball文件来获取源代码。...安装低版本的TensorFlow如果你不想编译TensorFlow源代码，还可以选择安装一个低版本的TensorFlow，该版本没有使用AVX和AVX2指令集。...你可以选择编译TensorFlow源代码以针对你的硬件进行优化，或者安装一个低版本的TensorFlow，该版本没有使用AVX和AVX2指令集。...最后，我们使用编译选项和训练数据对模型进行编译和训练。你可以根据需要选择不同的TensorFlow版本。如果你想使用优化过的二进制文件，可以按照之前提到的方法编译TensorFlow源代码。...如果你想使用低版本的TensorFlow，可以通过修改代码中的pip install tensorflow==语句来安装特定版本。

4392 0

记录我一次详细的TensorFlow源代码编译构建安装包总结

，发现是因为我们服务器的CPU不支持AVX指令集导致的，而使用pip安装的TensorFlow需要依赖AVX指令集，为了确认我们的CPU是否真的不支持AVX指令集，我使用cat /proc/cpuinfo...又不支持又想用咋办，后来经过网上查询了一下，我们可以自己使用TensorFlow的源代码来编译和构建一个TensorFlow的版本，这样的话就可以在不支持AVX指令集的机器上使用TensorFlow了。...在这之前我们还需要去安装一些相应的依赖，使用如下命令即可： pip install six numpy wheel setuptools mock 'future>=0.17.1'pip install...首先我们进入到从GitHub中下载的TensorFlow源代码，并执行 ....源代码目录输入以下命令，来构建最终的pip安装包： .

1.3K1 0

在ROS中使用Matlab应用

使用示例显示在包tensorflow_ros_test中。...该软件包支持几种Tensorflow安装方式：它可以从Python的pip安装的文件中“窃取”，因此只需通过pip安装Tensorflow就足以获得C ++ API！...它支持tensorflow_catkin 它支持使用bazel的自定义构建好处是，根据tensorflow_ros_cpp你不要强迫你的包的用户进入任何特定种类的Tensorflow安装，他可以自由选择...cobot的智能来自将自主行为软件与现有的ERP系统相结合，这有助于机器人在例行程序修改时迅速做出反应。 TIAGo机器人通过简单地引导处于重力补偿模式的手臂来学习工人正在教导的所有动作。...“cobot”完全集成以适应各种不同的任务，并具有用于额外工具，传感器或末端执行器的安装端口。从挑选和放置到上线，抛光或质量检验，TIAGo灵活地承担最有助于生产的任务。

7493 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭