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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

2024-08-06 19:00:07Python资料围观433

文章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的版本对应表分享给大家,欢迎收藏Python资料网,专注分享技术知识

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


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🗒️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 的最新稳定版(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)
  • GPU 支持需要使用支持 CUDA® 的卡(适用于 Ubuntu 和 Windows)

⚠️注意:必须使用最新版本的 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
tensorflow_gpu-1.12.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Bazel 0.15.07.29.0
tensorflow_gpu-1.11.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Bazel 0.15.079
tensorflow_gpu-1.10.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.379
tensorflow_gpu-1.9.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.379
tensorflow_gpu-1.8.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.379
tensorflow_gpu-1.7.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.379
tensorflow_gpu-1.6.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.379
tensorflow_gpu-1.5.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.379
tensorflow_gpu-1.4.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.368
tensorflow_gpu-1.3.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.368
tensorflow_gpu-1.2.03.5-3.6MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.35.18
tensorflow_gpu-1.1.03.5MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.35.18
tensorflow_gpu-1.0.03.5MSVC 2015 更新 3Cmake v3.6.35.18

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📄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
tensorflow-2.16.13.9-3.12Clang 17.0.6Bazel 6.5.0
tensorflow-2.15.03.9-3.11Clang 16.0.0Bazel 6.1.0
tensorflow-2.14.03.9-3.11Clang 16.0.0Bazel 6.1.0
tensorflow-2.13.03.8-3.11Clang 16.0.0Bazel 5.3.0
tensorflow-2.12.03.8-3.11GCC 9.3.1Bazel 5.3.0
tensorflow-2.11.03.7-3.10GCC 9.3.1Bazel 5.3.0
tensorflow-2.10.03.7-3.10GCC 9.3.1Bazel 5.1.1
tensorflow-2.9.03.7-3.10GCC 9.3.1Bazel 5.0.0
tensorflow-2.8.03.7-3.10GCC 7.3.1Bazel 4.2.1
tensorflow-2.7.03.7-3.9GCC 7.3.1Bazel 3.7.2
tensorflow-2.6.03.6-3.9GCC 7.3.1Bazel 3.7.2
tensorflow-2.5.03.6-3.9GCC 7.3.1Bazel 3.7.2
tensorflow-2.4.03.6-3.8GCC 7.3.1Bazel 3.1.0
tensorflow-2.3.03.5-3.8GCC 7.3.1Bazel 3.1.0
tensorflow-2.2.03.5-3.8GCC 7.3.1Bazel 2.0.0
tensorflow-2.1.02.7, 3.5-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.27.1
tensorflow-2.0.02.7, 3.3-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.26.1
tensorflow-1.15.02.7, 3.3-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.26.1
tensorflow-1.14.02.7, 3.3-3.7GCC 4.8Bazel 0.24.1
tensorflow-1.13.12.7, 3.3-3.7GCC 4.8Bazel 0.19.2
tensorflow-1.12.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.0
tensorflow-1.11.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.0
tensorflow-1.10.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.0
tensorflow-1.9.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.11.0
tensorflow-1.8.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.10.0
tensorflow-1.7.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.10.0
tensorflow-1.6.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.9.0
tensorflow-1.5.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.8.0
tensorflow-1.4.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.5.4
tensorflow-1.3.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.5
tensorflow-1.2.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.5
tensorflow-1.1.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.2
tensorflow-1.0.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.2

📃2.2 GPU版本

版本Python 版本编译器构建工具cuDNN通用计算架构
tensorflow-2.16.13.9-3.12Clang 17.0.6Bazel 6.5.08.912.3
tensorflow-2.15.03.9-3.11Clang 16.0.0Bazel 6.1.08.912.2
tensorflow-2.14.03.9-3.11Clang 16.0.0Bazel 6.1.08.711.8
tensorflow-2.13.03.8-3.11Clang 16.0.0Bazel 5.3.08.611.8
tensorflow-2.12.03.8-3.11GCC 9.3.1Bazel 5.3.08.611.8
tensorflow-2.11.03.7-3.10GCC 9.3.1Bazel 5.3.08.111.2
tensorflow-2.10.03.7-3.10GCC 9.3.1Bazel 5.1.18.111.2
tensorflow-2.9.03.7-3.10GCC 9.3.1Bazel 5.0.08.111.2
tensorflow-2.8.03.7-3.10GCC 7.3.1Bazel 4.2.18.111.2
tensorflow-2.7.03.7-3.9GCC 7.3.1Bazel 3.7.28.111.2
tensorflow-2.6.03.6-3.9GCC 7.3.1Bazel 3.7.28.111.2
tensorflow-2.5.03.6-3.9GCC 7.3.1Bazel 3.7.28.111.2
tensorflow-2.4.03.6-3.8GCC 7.3.1Bazel 3.1.08.011.0
tensorflow-2.3.03.5-3.8GCC 7.3.1Bazel 3.1.07.610.1
tensorflow-2.2.03.5-3.8GCC 7.3.1Bazel 2.0.07.610.1
tensorflow-2.1.02.7, 3.5-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.27.17.610.1
tensorflow-2.0.02.7, 3.3-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.26.17.410.0
tensorflow_gpu-1.15.02.7, 3.3-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.26.17.410.0
tensorflow_gpu-1.14.02.7, 3.3-3.7GCC 4.8Bazel 0.24.17.410.0
tensorflow_gpu-1.13.12.7, 3.3-3.7GCC 4.8Bazel 0.19.27.410.0
tensorflow_gpu-1.12.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.079
tensorflow_gpu-1.11.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.079
tensorflow_gpu-1.10.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.079
tensorflow_gpu-1.9.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.11.079
tensorflow_gpu-1.8.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.10.079
tensorflow_gpu-1.7.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.9.079
tensorflow_gpu-1.6.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.9.079
tensorflow_gpu-1.5.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.8.079
tensorflow_gpu-1.4.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.5.468
tensorflow_gpu-1.3.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.568
tensorflow_gpu-1.2.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.55.18
tensorflow_gpu-1.1.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.25.18
tensorflow_gpu-1.0.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.25.18

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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
tensorflow-2.15.03.9-3.11来自 xcode 10.15 的 ClangBazel 6.1.0
tensorflow-2.14.03.9-3.11来自 xcode 10.15 的 ClangBazel 6.1.0
tensorflow-2.13.03.8-3.11来自 xcode 10.15 的 ClangBazel 5.3.0
tensorflow-2.12.03.8-3.11来自 xcode 10.15 的 ClangBazel 5.3.0
tensorflow-2.11.03.7-3.10来自 xcode 10.14 的 ClangBazel 5.3.0
tensorflow-2.10.03.7-3.10来自 xcode 10.14 的 ClangBazel 5.1.1
tensorflow-2.9.03.7-3.10来自 xcode 10.14 的 ClangBazel 5.0.0
tensorflow-2.8.03.7-3.10来自 xcode 10.14 的 ClangBazel 4.2.1
tensorflow-2.7.03.7-3.9来自 xcode 10.11 的 ClangBazel 3.7.2
tensorflow-2.6.03.6-3.9来自 xcode 10.11 的 ClangBazel 3.7.2
tensorflow-2.5.03.6-3.9来自 xcode 10.11 的 ClangBazel 3.7.2
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📃3.2 GPU版本

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