我通过官方文档从https://www.tensorflow.org/install/install_windows安装tensorflow但我总是遇到这个错误。
tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.
You are using pip version 8.1.1, however version 9.0.1 is available.
You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command.
执行
“pip3 install tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
”
或
“pip install tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
”
我确实将pip更新为9.1,但我仍然得到了
"You are using pip version 8.1.1, however version 9.0.1 is available."
警告。
我的Windows 7 64位使用Python 2.7& 3.5均为64位。
P.S。我提到了Installing tensorflow on windows,tensorflow installation problems
但他们没有任何帮助。
P.P.S。 : - 我执行了pep425标签命令&我这些库: -
[('cp35', 'none', 'win_amd64'), ('py3', 'none', 'win_amd64'), ('cp35', 'none',
any'), ('cp3', 'none', 'any'), ('cp34', 'none', 'any'), ('cp33', 'none', 'any')
('cp32', 'none', 'any'), ('cp31', 'none', 'any'), ('cp30', 'none', 'any'), ('py
35', 'none', 'any'), ('py3', 'none', 'any'), ('py34', 'none', 'any'), ('py33',
none', 'any'), ('py32', 'none', 'any'), ('py31', 'none', 'any'), ('py30', 'none
, 'any')]
答案 0 :(得分:0)
错误本身就是您正在安装不受支持的滚轮。关于pip
版本的其他日志只是警告,在这种情况下不一定会阻止TF安装。
问题很可能是由于与您的两个Python安装发生冲突,因为Windows上的TensorFlow仅与Python 3.5 64位兼容。
如果确定这两个版本的问题都是隔离的并且不影响安装,请尝试通过pip install tensorflow
和tensorflow-gpu
使用PYPI TensorFlow软件包来启用GPU支持。如果它是URL轮的问题,它将产生不同的结果。
作为最后一个资源下载最后一个稳定版nightly build并安装它,但我的猜测是TensorFlow和你的两个不同版本的Python安装之间存在冲突。
答案 1 :(得分:0)
正在使用
pip install tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
确保以下
你安装了python版本3.5 64位。
python --version
Pip支持wheel文件名中的所有标记。要检查此运行python shell,然后导入pip
import pip
然后运行以下命令
pip.pep425tags.get_supported()
现在输出应包含 cp35,cp35m,win_amd64 ,因为这些是文件名中的标记轮。
您的点数版本不支持 cp35m 。您可以使用
升级点数pip install --upgrade pip
如果这不起作用。卸载python并重新安装3.5.2(这对我有用)。
答案 2 :(得分:0)
确保您使用的是64位体系结构(Python解释器和所用的计算机)。 Tensorflow不支持32位架构。
答案 3 :(得分:-1)
嘿那里 我非常肯定这个问题,因为我在尝试了3个小时后解决了它。
------------你必须卸载以前版本的python并获取“python 3.5.x”并正确安装它.--------------
然后通常命令安装tensorflow,如
pip install --upgrade tensorflow
或点击此链接 pip install 部分。 from this official tensorflow link