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  • 使用 pip 安装 TensorFlow
    请从 PyPI 中选择以下某个 TensorFlow 软件包进行安装： 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）。
  • 安装 | TensorFlow Hub
    $ pip install "tensorflow>=2 0 0" $ pip install--upgrade tensorflow-hub TensorFlow Hub 的 TF1 样式 API 适用于 TensorFlow 2 的 v1 兼容模式。 与旧版 TensorFlow 1 一起使用 TensorFlow 1 15 是 TensorFlow 1 x 仍受 tensorflow_hub 库（自版本 0 11 0 起）支持的
  • 安装 | TensorFlow Probability
    安装最新版本的 TensorFlow Probability： pip install --upgrade tensorflow-probability TensorFlow Probability 依赖于最新稳定版本的 TensorFlow （pip 软件包 tensorflow ）。
  • 在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow
    例如，使用 pip3 install 安装软件包： pip3 install C: tmp tensorflow_pkg tensorflow- version -cp36-cp36m-win_amd64 whl 成功 ： TensorFlow 现已安装完毕。
  • GPU 支持 | TensorFlow
    pip install tensorflow 本指南将介绍最新稳定版 TensorFlow 的 GPU 支持和安装步骤。 旧版 TensorFlow 对于 1 15 及更早版本，CPU 和 GPU 软件包是分开的：
  • 安装 TensorFlow Quantum
    pip3 install -U tensorflow-quantum 成功：TensorFlow Quantum 现已完成安装。 可以使用以下代码安装可能依赖于较新版本 TensorFlow 的 Nightly 构建：
  • Installation | TensorFlow Decision Forests
    # Install TensorFlow Decision Forests pip3 install tensorflow_decision_forests--upgrade Then, check the installation with by running: # Check the version of TensorFlow Decision Forests python3 -c "import tensorflow_decision_forests as tfdf; print('Found TF-DF v' + tfdf __version__)"
  • TensorFlow Transform | TFX
    cd dist pip3 install tensorflow_transform-<version>-py3-none-any whl Nightly Packages TFT also hosts nightly packages at https: pypi-nightly tensorflow org on Google Cloud To install the latest nightly package, please use the following command:
  • TensorFlow Model Analysis | TFX
    cd dist pip3 install tensorflow_model_analysis-<version>-py3-none-any whl Nightly Packages TFMA also hosts nightly packages at https: pypi-nightly tensorflow org on Google Cloud To install the latest nightly package, please use the following command:
  • 安装 Neural Structured Learning | TensorFlow
    要在本地计算机上使用 NSL，请使用 Python 的 pip 软件包管理器安装 NSL 软件包。 如果您的计算机配置比较独特，请从源代码 构建 NSL 。 注：NSL 要求使用 TensorFlow 1 15 或更高版本。





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