tensorflow-1.12.0-cp27-none-linux_aarch64.whl

tensorflow-1.13.1-cp27-none-linux_aarch64.whl

tensorflow-1.13.1-cp36-none-linux_aarch64.7z

tensorflow-1.14.0-cp35-none-linux_aarch64.whl

深度学习框架tensorflow，欢迎大家和我交流。

tensorflow 1.11.o window 10 python3.6 tensorflow-1.11.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

tensorflow-1.11.0

该whl是TensorFlow1.12-CPU版本，只适用于python3.6，64位系统版本，无需配置CUDA以及cuDNN 安装步骤 1.先将本地tensorflow卸载干净，打开cmd，命令行内输入:pip uninstall tensorflow 如果之前安装的是tensorflow的gpu版本就输入：pip uninstall tensorflow-gpu 2.卸载后将该tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl文件放到anaconda执行目录 例如C:\Users\Administrator (1)进入anaconda prompt， 创建环境：conda create -n tensorflow python=3.6 (2)进入激活环境：activate tensorflow (3)打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像，这样更新会快一些：  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes (4)输入：pip install tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 3.测试tensorflow import tensorflow as tf 4.如果测试失败可能是numpy版本不兼容，先卸载原numpy 再安装numpy1.16.0,可使用conda list查看已安装的包。 pip uninstall numpy pip install numpy==1.16.0 5.如果继续配置keras环境 输入：pip install keras==2.2.4 测试：import keras

windows cpu版本 压缩包 TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

使用 pip install tensorflow-1.4.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl 指令可对tensorflow进行安装。