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Tensorflow安装教程说明，不知道如何选择Tensorflow版本？快来看看经过官方测试验证好的Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表

评论: 0 浏览: 1063 ***新更新时间: 3个月前

如何选择Tensorflow版本？快来看看经过官方测试验证好的Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表

Tensorflow安装教程说明，不知道如何选择Tensorflow版本？快来看看经过官方测试验证好的Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表

🧑 博主简介：现任阿里巴巴嵌入式技术专家，15年工作经验，深耕嵌入式+人工智能领域，精通嵌入式领域开发、技术管理、简历招聘面试。CSDN优质创作者，提供产品测评、学习辅导、简历面试辅导、毕设辅导、项目开发、C/C++/Java/Python/Linux/AI等方面的服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：gylzbk）

💬 博主粉丝群介绍：① 群内初中生、高中生、本科生、研究生、博士生遍布，可互相学习，交流困惑。② 热榜***0的常客也在群里，也有数不清的万粉大佬，可以交流写作技巧，上榜经验，涨粉秘籍。③ 群内也有职场精英，大厂大佬，可交流技术、面试、找工作的经验。④ 进群免费赠送写作秘籍一份，助你由写作小白晋升为创作大佬。⑤ 进群赠送CSDN评论防封脚本，送真活跃粉丝，助你提升文章热度。有兴趣的加文末联系方式，备注自己的CSDN昵称，拉你进群，互相学习共同进步。

Tensorflow安装教程说明，不知道如何选择Tensorflow版本？快来看看经过官方测试验证好的Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表

如何选择Tensorflow版本？快来看看经过官方测试验证好的Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表

  • 🗒️安装说明
  • 🗒️使用 pip 安装 TensorFlow
    • 📄TensorFlow 2 软件包现已推出
    • 📄旧版 TensorFlow
    • 📄系统要求
    • 📄硬件要求
    • 📄相关pip安装包地址
      • Linux x86
      • Linux Arm64（仅支持 CPU）
      • 📄macOS x86（仅支持 CPU）
      • 📄macOS Arm64（仅支持 CPU）
      • 📄Windows系统（仅支持 CPU）
      • 🗒️ Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表
        • 📄1. Windows系统
          • 📃1.1 CPU版本
          • 📃1.2 GPU版本
          • 📄2. Linux/Ubuntu系统
            • 📃2.1 CPU版本
            • 📃2.2 GPU版本
            • 📄3. macOS系统
              • 📃3.1 CPU版本
              • 📃3.2 GPU版本

                🗒️安装说明

                除了通过源码构建方式安装使用Tensorflow之外，Tensorflow官方还提供了针对Windows、Linux/Ubuntu 和 macOS系统上，经过充分测试的预构建TensorFlow包。所以，我们可以直接使用pip来安装，省去很多构建过程中的麻烦。

                🗒️使用 pip 安装 TensorFlow

                📄TensorFlow 2 软件包现已推出

                • tensorflow：支持 CPU 和 GPU 的***新稳定版（适用于 Ubuntu 和 Windows）
                • tf-nightly：预览 build（不稳定）。Ubuntu 和 Windows 均包含 GPU 支持。

                  📄旧版 TensorFlow

                  对于 TensorFlow 1.x，CPU 和 GPU 软件包是分开的：

                  • tensorflow==1.15：仅支持 CPU 的版本
                  • tensorflow-gpu==1.15：支持 GPU 的版本（适用于 Ubuntu 和 Windows）

                    📄系统要求

                    • Python 3.6–3.9
                      • 若要支持 Python 3.9，需要使用 TensorFlow 2.5 或更高版本。
                      • 若要支持 Python 3.8，需要使用 TensorFlow 2.2 或更高版本。
                      • pip 19.0 或更高版本（需要manylinux2010支持）
                      • Ubuntu 16.04 或更高版本（64 位）
                      • macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本（64 位）（不支持 GPU）
                        • macOS 要求使用 pip 20.3 或更高版本
                        • Windows 7 或更高版本（64 位）
                          • 适用于 Visual Studio 2015、2017 和 2019 的 Microsoft Visual C++ 可再发行软件包
                          • GPU 支持需要使用支持 CUDA® 的卡（适用于 Ubuntu 和 Windows）

                            ⚠️注意：必须使用***新版本的 pip，才能安装 TensorFlow 2。

                            📄硬件要求

                            • 从 TensorFlow 1.6 开始，二进制文件使用 AVX 指令，这些指令可能无法在旧版 CPU 上运行。
                            • 阅读 GPU 支持指南，以在 Ubuntu 或 Windows 上设置支持 CUDA® 的 GPU 卡。

                              📄相关pip安装包地址

                              部分安装方式需要您提供 TensorFlow Python 软件包的网址。您需要根据 Python 版本指定网址。

                              Linux x86

                              版本网址
                              Python 3.9（支持GPU）https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
                              Python 3.9（仅支持 CPU）https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow_cpu-2.16.1-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
                              Python 3.10（支持GPU）https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
                              Python 3.10（仅支持 CPU）https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow_cpu-2.16.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
                              Python 3.11（支持GPU）https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
                              Python 3.11（仅支持 CPU）https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow_cpu-2.16.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
                              Python 3.12（支持GPU）https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp312-cp312-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
                              Python 3.12（仅支持 CPU）https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow_cpu-2.16.1-cp312-cp312-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

                              Linux Arm64（仅支持 CPU）

                              版本网址
                              Python 3.9https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp39-cp39-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
                              Python 3.10https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
                              Python 3.11https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
                              Python 3.12https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp312-cp312-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl

                              📄macOS x86（仅支持 CPU）

                              版本网址
                              Python 3.9https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp39-cp39-macosx_10_15_x86_64.whl
                              Python 3.10https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp310-cp310-macosx_10_15_x86_64.whl
                              Python 3.11https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp311-cp311-macosx_10_15_x86_64.whl
                              Python 3.12https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp312-cp312-macosx_10_15_x86_64.whl

                              📄macOS Arm64（仅支持 CPU）

                              版本网址
                              Python 3.9https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp39-cp39-macosx_12_0_arm64.whl
                              Python 3.10https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp310-cp310-macosx_12_0_arm64.whl
                              Python 3.11https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp311-cp311-macosx_12_0_arm64.whl
                              Python 3.12https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp312-cp312-macosx_12_0_arm64.whl

                              📄Windows系统（仅支持 CPU）

                              版本网址
                              Python 3.9https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp39-cp39-win_amd64.whl
                              Python 3.10https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp310-cp310-win_amd64.whl
                              Python 3.11https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp311-cp311-win_amd64.whl
                              Python 3.12https://storage.googleapis.com/tensorflow/versions/2.16.1/tensorflow-2.16.1-cp312-cp312-win_amd64.whl

                              上述表格参考的官方页面请点击此处进行访问。由于中文版页面更新不够及时，查看前注意通过右上角按钮切换语言为English。

                              Tensorflow安装教程说明，不知道如何选择Tensorflow版本？快来看看经过官方测试验证好的Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表

                              🗒️ Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表

                              如下版本对应关系摘录自官方网站，都是经过官方测试的构建配置，特整理如下。大家可按需选用。

                              📄1. Windows系统

                              📃1.1 CPU版本

                              版本Python 版本编译器构建工具
                              tensorflow-2.16.13.9-3.12CLANG 17.0.6Bazel 6.5.0
                              tensorflow-2.15.03.9-3.112019 年 MSVCBazel 6.1.0
                              tensorflow-2.14.03.9-3.112019 年 MSVCBazel 6.1.0
                              tensorflow-2.12.03.8-3.112019 年 MSVCBazel 5.3.0
                              tensorflow-2.11.03.7-3.102019 年 MSVCBazel 5.3.0
                              tensorflow-2.10.03.7-3.102019 年 MSVCBazel 5.1.1
                              tensorflow-2.9.03.7-3.102019 年 MSVCBazel 5.0.0
                              tensorflow-2.8.03.7-3.102019 年 MSVCBazel 4.2.1
                              tensorflow-2.7.03.7-3.92019 年 MSVCBazel 3.7.2
                              tensorflow-2.6.03.6-3.92019 年 MSVCBazel 3.7.2
                              tensorflow-2.5.03.6-3.92019 年 MSVCBazel 3.7.2
                              tensorflow-2.4.03.6-3.82019 年 MSVCBazel 3.1.0
                              tensorflow-2.3.03.5-3.82019 年 MSVCBazel 3.1.0
                              tensorflow-2.2.03.5-3.82019 年 MSVCBazel 2.0.0
                              tensorflow-2.1.03.5-3.72019 年 MSVCBazel 0.27.1-0.29.1
                              tensorflow-2.0.03.5-3.7微软 VC 2017Bazel 0.26.1
                              tensorflow-1.15.03.5-3.7微软 VC 2017Bazel 0.26.1
                              tensorflow-1.14.03.5-3.7微软 VC 2017Bazel 0.24.1-0.25.2
                              tensorflow-1.13.03.5-3.7MSVC 2015 更新 3Bazel 0.19.0-0.21.0
                              tensorflow-1.12.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Bazel 0.15.0
                              tensorflow-1.11.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Bazel 0.15.0
                              tensorflow-1.10.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.3
                              tensorflow-1.9.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.3
                              tensorflow-1.8.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.3
                              tensorflow-1.7.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.3
                              tensorflow-1.6.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.3
                              tensorflow-1.5.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.3
                              tensorflow-1.4.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.3
                              tensorflow-1.3.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.3
                              tensorflow-1.2.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.3
                              tensorflow-1.1.03.5MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.3
                              tensorflow-1.0.03.5MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.3

                              📃1.2 GPU版本

                              ⚠️ 注意：原生 Windows 上的 GPU 支持仅适用于 2.10 或更早版本，从 TF 2.11 开始，Windows 不支持 CUDA 构建。要在 Windows 上使用 TensorFlow GPU，您需要在 WSL2 中构建/安装 TensorFlow 或将 tensorflow-cpu 与 TensorFlow-DirectML-Plugin 一起使用

                              版本Python 版本编译器构建工具cuDNN通用计算架构
                              tensorflow_gpu-2.10.03.7-3.102019 年 MSVCBazel 5.1.18.111.2
                              tensorflow_gpu-2.9.03.7-3.102019 年 MSVCBazel 5.0.08.111.2
                              tensorflow_gpu-2.8.03.7-3.102019 年 MSVCBazel 4.2.18.111.2
                              tensorflow_gpu-2.7.03.7-3.92019 年 MSVCBazel 3.7.28.111.2
                              tensorflow_gpu-2.6.03.6-3.92019 年 MSVCBazel 3.7.28.111.2
                              tensorflow_gpu-2.5.03.6-3.92019 年 MSVCBazel 3.7.28.111.2
                              tensorflow_gpu-2.4.03.6-3.82019 年 MSVCBazel 3.1.08.011.0
                              tensorflow_gpu-2.3.03.5-3.82019 年 MSVCBazel 3.1.07.610.1
                              tensorflow_gpu-2.2.03.5-3.82019 年 MSVCBazel 2.0.07.610.1
                              tensorflow_gpu-2.1.03.5-3.72019 年 MSVCBazel 0.27.1-0.29.17.610.1
                              tensorflow_gpu-2.0.03.5-3.7微软 VC 2017Bazel 0.26.17.410
                              tensorflow_gpu-1.15.03.5-3.7微软 VC 2017Bazel 0.26.17.410
                              tensorflow_gpu-1.14.03.5-3.7微软 VC 2017Bazel 0.24.1-0.25.27.410
                              tensorflow_gpu-1.13.03.5-3.7MSVC 2015 更新 3Bazel 0.19.0-0.21.07.410
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                              Tensorflow安装教程说明，不知道如何选择Tensorflow版本？快来看看经过官方测试验证好的Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表

                              📄2. Linux/Ubuntu系统

                              ⚠️注意：理论上来讲，下述版本对应表是适用于其他Linux系统的，但放在仅在Ubuntu系统上经过了测试。所以大家在安装使用过程中，如果遇到问题，可以考虑切换到Ubuntu系统再尝试一下，可能就没问题了。

                              📃2.1 CPU版本

                              版本Python 版本编译器构建工具
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                              📃2.2 GPU版本

                              版本Python 版本编译器构建工具cuDNN通用计算架构
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                              📄3. macOS系统

                              📃3.1 CPU版本

                              版本Python 版本编译器构建工具
                              tensorflow-2.16.13.9-3.12来自 xcode 13.6 的 ClangBazel 6.5.0
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                              tensorflow-1.3.02.7, 3.3-3.6来自 xcode 的 ClangBazel 0.4.5
                              tensorflow-1.2.02.7, 3.3-3.6来自 xcode 的 ClangBazel 0.4.5
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                              📃3.2 GPU版本

                              版本Python 版本编译器构建工具cuDNN通用计算架构
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