12/1/2021

Tensorflow Python 3.8

  1. Tensorflow Python 3.8 Download
  2. Tensorflow Python 3.8
  3. Tensorflow Python 3.8.1
  4. Anaconda Python 3.8 Tensorflow

The tensorflow-io Python package can be installed with pip directly using: $ pip install tensorflow-io People who are a little more adventurous can also try our nightly binaries: $ pip install tensorflow-io-nightly In addition to the pip packages, the docker images can be used to quickly get started. For stable builds. I was trying to install the TensorFlow package with the pip command on Python 3.8, and I was getting. How can I install TensorFlow on Python 3.8?

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Tensorflow python 3.8 compatibility

TensorFlow 2 패키지 사용 가능

  • tensorflow - CPU와 GPU 지원이 포함된 안정적인 최신 출시(Ubuntu 및 Windows)
  • tf-nightly - 미리보기 빌드(불안정). Ubuntu 및 Windows에는 GPU 지원이 포함되어 있습니다.

이전 버전의 TensorFlow

TensorFlow 1.x의 경우 CPU와 GPU 패키지는 다음과 같이 구분됩니다.

  • tensorflow1.15 - CPU 전용 출시
  • tensorflow-gpu1.15 - GPU 지원이 포함된 출시(Ubuntu 및 Windows)

시스템 요구사항

  • Python 3.5~3.8
    • Python 3.8 지원에는 TensorFlow 2.2 이상이 필요합니다.
  • pip 19.0 이상(manylinux2010 지원 필요)
  • Ubuntu 16.04 이상(64비트)
  • macOS 10.12.6(Sierra) 이상(64비트)(GPU 지원 없음)
  • Windows 7 이상(64비트)
  • Raspbian 9.0 이상
  • GPU 지원에는 CUDA® 지원 카드 필요(Ubuntu 및 Windows)
참고: TensorFlow 2를 설치하려면 최신 버전의 pipPython필요합니다.

하드웨어 요구사항

  • TensorFlow 1.6부터 바이너리는 이전 CPU에서 실행되지 않을 수 있는 AVX 명령어를 사용합니다.
  • GPU 지원 가이드에 따라 Ubuntu 또는 Windows에서 CUDA® 사용 GPU 카드를 설정합니다.

1. 시스템에 Python 개발 환경 설치

Python 환경이 이미 구성되었는지 확인합니다.

Python 3.5~3.8, pip 및 venv 19.0 이상

이 패키지가 이미 설치된 경우 다음 단계로 건너뜁니다.
설치되지 않았으면 Python, pip 패키지 관리자 및 venv를 설치합니다.

Ubuntu

macOS

Homebrew 패키지 관리자를 사용하여 설치합니다.

Windows

Visual Studio 2015, 2017 및 2019용 Microsoft Visual C++ 재배포 가능 패키지를 설치합니다. TensorFlow 2.1.0 버전부터 msvcp140_1.dll 파일이 이 패키지에 필요합니다(이전 재배포 가능 패키지에서는 제공되지 않을 수 있음). 재배포 가능 패키지는 Visual Studio 2019와 함께 제공되지만 별도로 설치할 수 있습니다.

  1. Microsoft Visual C++ 다운로드로 이동합니다.
  2. Visual Studio 2015, 2017 및 2019 섹션까지 페이지를 아래로 스크롤합니다.
  3. Visual Studio 2015, 2017 및 2019용 Microsoft Visual C++ 재배포 가능 패키지를 플랫폼에 다운로드하여 설치합니다.

Windows에서 긴 경로가 사용 설정되었는지 확인합니다.

64비트Windows용 Python 3 출시를 설치합니다(선택적 기능으로 pip 선택).

Raspberry Pi

Raspbian 운영체제 요구사항:

Tensorflow Python 3.8 Download

기타

주의:시스템 pip를 업그레이드하면 문제가 발생할 수 있습니다.
가상 환경이 3.8Tensorflow Python 3.8아니라면 아래 명령어에 python3 -m pip를 사용하세요. 이렇게 하면 시스템 pip 대신 Python pip을 업그레이드하여 사용할 수 있습니다.

2. 가상 환경 만들기(권장)

Python 가상 환경은 패키지 설치를 시스템으로부터 분리하는 데 사용됩니다.

Ubuntu/macOS

Python 인터프리터를 선택하고 저장할 ./venv 디렉터리를 만들어 새로운 가상 환경을 만듭니다.

Tensorflow Python 3.8

셸 특정 명령어를 사용하여 가상 환경을 활성화합니다.

가상 환경이 활성화되면 셸 프롬프트가 (venv)로 시작합니다.

호스트 시스템 설정에 영향을 주지 않고 가상 환경 내에 패키지를 설치합니다. pip 업그레이드로 시작합니다.

가상 환경을 나중에 종료하려면 다음 단계를 따르세요.

Windows

Python 인터프리터를 선택하고 저장할 .venv 디렉터리를 만들어 새로운 가상 환경을 만듭니다.

가상 환경을 활성화합니다.

호스트 시스템 설정에 영향을 주지 않고 가상 환경 내에 패키지를 설치합니다. pip 업그레이드로 시작합니다.

가상 환경을 나중에 종료하려면 다음 단계를 따르세요.

Conda

TensorFlow에서 제공하는 pip 패키지가 권장되지만 커뮤니티에서 지원하는 Anaconda 패키지도 사용할 수 있습니다. 설치하려면 Anaconda TensorFlow 가이드를 참고하세요.

3. TensorFlow pip 패키지 설치

다음 TensorFlow 패키지 중 하나를 선택하여 PyPI에서 설치합니다.

  • tensorflow - CPU와 GPU 지원이 포함된 안정적인 최신 출시(Ubuntu 및 Windows)
  • tf-nightly - 미리보기 빌드(불안정). Ubuntu 및 Windows에는 GPU 지원이 포함되어 있습니다.
  • tensorflow1.15 - TensorFlow 1.x의 최종 버전
패키지 종속 항목이 자동으로 설치됩니다. 이러한 종속 항목은 REQUIRED_PACKAGES

Tensorflow Python 3.8

아래 setup.py 파일에 나열됩니다.성공: 텐서가 반환되면 TensorFlow 설치가 완료된 것입니다. 가이드를 참조하여 시작합니다.

패키지 위치

Tensorflow Python 3.8.1

몇 가지 설치 메커니즘을 사용하려면 TensorFlow Python 패키지의 URL이 필요합니다. Python 버전에 따라 지정하는 값이 달라집니다.

Anaconda Python 3.8 Tensorflow

버전URL
Linux
Python 3.6 GPU 지원https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.4.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.6 CPU만https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.4.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.7 GPU 지원https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.4.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.7 CPU만https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.4.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.8 GPU 지원https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.4.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.8 CPU만https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.4.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
macOS(CPU만)
Python 3.6https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.4.0-cp36-cp36m-macosx_10_9_x86_64.whl
Python 3.7https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.4.0-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.whl
Python 3.8https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.4.0-cp38-cp38-macosx_10_14_x86_64.whl
Windows
Python 3.6 GPU 지원https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Python 3.6 CPU만https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Python 3.7 GPU 지원https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Python 3.7 CPU만https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Python 3.8 GPU 지원https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.4.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
Python 3.8 CPU만https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.4.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
Raspberry PI(CPU만)
Python 3, Pi0 또는 Pi1https://storage.googleapis.com/tensorflow/raspberrypi/tensorflow-2.3.0rc2-cp35-none-linux_armv6l.whl
Python 3, Pi2 또는 Pi3https://storage.googleapis.com/tensorflow/raspberrypi/tensorflow-2.3.0rc2-cp35-none-linux_armv6l.whl