无法使用virtualenv中的pip升级包

时间:2017-05-25 01:52:10

标签: python tensorflow virtualenv

我希望能够从另一个Python安装中访问我的所有站点包,因此我以这种方式创建了一个虚拟环境:

venv my_project --system-site-packages

我注意到我的Keras版本已经过时,所以从我的virtualenv中,我执行了:

pip install keras

没有问题。我正在使用pip版本9.0.1

我正在尝试运行一个使用TensorFlow的python程序,但是当我运行它时,我收到一个错误:

ImportError: No module named tensorboard.plugins

我用Google搜索,发现我需要升级TensorFlow。我尝试了几个命令:

(my_project/) user@GPU5:~/spatial/zero_padded/powerlaw$ pip install tensorflow 

上面给出了“要求已经满足”的错误。

$ pip install --target=~/spatial/zero_padded/powerlaw/my_project/ --upgrade tensorflow
Collecting tensorflow
  Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: )
No matching distribution found for tensorflow

which python的输出:

/user/spatial/zero_padded/powerlaw/my_project/bin/python

我认为我的PYTHONPATH是第一行:

(my_project/) user@GPU5:~/spatial/zero_padded/powerlaw/my_project$ python -c "import sys; print '\n'.join(sys.path)"

/user/spatial/zero_padded/powerlaw/my_project
/opt/enthought/canopy-1.5.1/appdata/canopy-1.5.1.2730.rh5-x86_64/lib/python27.zip
/opt/enthought/canopy-1.5.1/appdata/canopy-1.5.1.2730.rh5-x86_64/lib/python2.7
/opt/enthought/canopy-1.5.1/appdata/canopy-1.5.1.2730.rh5-x86_64/lib/python2.7/plat-linux2
/opt/enthought/canopy-1.5.1/appdata/canopy-1.5.1.2730.rh5-x86_64/lib/python2.7/lib-tk
/opt/enthought/canopy-1.5.1/appdata/canopy-1.5.1.2730.rh5-x86_64/lib/python2.7/lib-old
/opt/enthought/canopy-1.5.1/appdata/canopy-1.5.1.2730.rh5-x86_64/lib/python2.7/lib-dynload
/user/spatial/zero_padded/powerlaw/my_project/lib/python2.7/site-packages
/user/pkgs/enthought/canopy-1.5.1/lib/python2.7/site-packages
/user/pkgs/enthought/canopy-1.5.1/lib/python2.7/site-packages/PIL
/opt/enthought/canopy-1.5.1/appdata/canopy-1.5.1.2730.rh5-x86_64/lib/python2.7/site-packages

如何在virtualenv中升级TensorFlow?

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

非常确定您需要做的就是使用pip install运行-U来升级virtualenv中的包:

(my_project/) user@GPU5:~/spatial/zero_padded/powerlaw$ pip install -U tensorflow

-U只是--upgrade的简写。但是,您应该继续为自己创建一个名为requirements.txt的依赖项文件,该文件位于项目根目录中,并在那里指定版本号。

如,

tensorflow==1.2.0

这样可以更轻松地安装所有要求

pip install -r requirements.txt

答案 1 :(得分:0)

最好的方法是在de vm之外安装依赖项,然后创建一个新的,我不敢这么说。因为升级与安装不同