如何使用pip安装旧版本的库（tensorflow）？

Question

我正在尝试安装tensorflow r0.11版本。我已经尝试过：

pip install tensorflow==r0.11
pip install tensorflow<0.12

但我遇到了这个错误。

Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow==0.11.0 (from versions: 0.12.0rc0, 0.12.0rc1, 0.12.0, 0.12.1)
No matching distribution found for tensorflow==0.11.0

我猜测pip不再支持已弃用的版本，那我该怎么获取它呢？

我也尝试过

pip install git+git://github.com/tensorflow/tensorflow@r0.11

Cloning git://github.com/tensorflow/tensorflow (to r0.11) to /private/var/folders/1p/7km73m0s2cvdfb1js3ct8_mh0000gn/T/pip-JMMIRP-build
Complete output from command python setup.py egg_info:
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 1, in <module>
IOError: [Errno 2] No such file or directory: '/private/var/folders/1p/7km73m0s2cvdfb1js3ct8_mh0000gn/T/pip-JMMIRP-build/setup.py'

----------------------------------------
Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /private/var/folders/1p/7km73m0s2cvdfb1js3ct8_mh0000gn/T/pip-JMMIRP-build/

- Himmators

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他们在Github上提供了旧版本的二进制文件，并描述了几种安装选项。 - Eli Korvigo

你可以在输出中看到可用的版本: (来自版本: 0.12.0rc0, 0.12.0rc1, 0.12.0, 0.12.1) - Klaus D.

@EliKorvigo 找不到，谢谢，似乎不起作用，我去了 r.011 分支并尝试跟随链接，但它已经失效 https://ci.tensorflow.org/view/Nightly/job/nightly-matrix-mac-gpu/TF_BUILD_IS_OPT=OPT,TF_BUILD_IS_PIP=PIP,TF_BUILD_PYTHON_VERSION=PYTHON3,label=gpu-mac/lastSuccessfulBuild/artifact/pip_test/whl/tensorflow-0.11.0-py3-none-any.whl - Himmators

Answer 1

这适用于我在Mac OS 10.13.1上。

pip install --user install tensorflow==1.3.0. 

- Zhao

Answer 2

您可以直接从URL安装pip轮，例如：

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

一般来说，较旧版本 TensorFlow 的安装说明可以在以下位置找到： 对于使用 wheels 进行安装的二进制文件： 前往 tensorflow pypi 发布历史记录，选择您想要的版本, 例如tensorflow 1.8.0，然后前往下载文件，然后下载 wheel 文件并进行安装，或者复制下载链接并将其保存在TF_BINARY_URL中，然后根据您的python --version 和操作系统 [mac、linux 或 windows] 进行安装，如上所示。

- ash

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这个链接可能会有所帮助，如果出现以下错误：tensorflow-1.15.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl不支持此平台。 - aspiring1

Answer 3

其他答案很有用，但问题仍然存在：为什么pip没有较旧的版本？因为旧版TensorFlow不是为您正在运行的Python版本构建的¹。所以pip找不到它们。

如果想让pip找到它们，使用TensorFlow构建的Python版本。例如，TensorFlow 1.14.0是为Python3.7构建的，如此处所示。

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¹这意味着：

• 没有发布“源分发”
• 没有发布针对架构、Python版本和操作系统的“构建分发”/bdist_wheels。

对于简单的软件包，可以使用源分发来编译pip安装中的依赖项，但tensorflow（或pytorch）不提供源分发，可能是因为它不太可能适合大多数用户，因为：

• 它们需要在您的机器上安装许多构建依赖项
• 该构建是可配置的。

- Ben Butterworth

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此外，我注意到更新（python3 -m pip install --upgrade pip）到最新的 pip 将使您获得较新的 TensorFlow 版本，否则这些版本可能会通过 pip 缺失。 - Ben Butterworth

Answer 4

如果您想安装tensorflow的r0.11版本，这意味着您想要安装来自特定分支 (r0.11) 的源代码。因此，您应该按照tensorflow官方安装说明进行操作：https://www.tensorflow.org/install/install_sources。

如果您想要安装“正常”的版本，则可以轻松使用以下命令：

pip install --upgrade tensorflow==1.3.0.

- Rene B.

Answer 5

这对我很有帮助： < p >< code > pip3 install 'tensorflow==1.2.0' --force-reinstall < /code >< /p >

- flow2k

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使用命令"pip install 'tensorflow==1.2.0' --force-reinstall"在Anaconda虚拟环境中重新安装成功。 - Bruce Yo

Answer 6

虽然这是一个老问题，但仍然很有参考价值。 这不是一个错误。尝试安装不兼容的软件包将导致该错误。 如果您想安装旧版本的Tensorflow，则必须与您的Python版本兼容。

以下是一些有用的链接，以确保正确安装： Tensorflow安装 在该链接底部，您将找到哪些Python版本支持GPU

有关CUDA和CuDNN兼容性，请单击此处

- AR Osornio

Answer 7

如果您在github/gitlab等平台上拥有自己的库/包，您需要将具体版本的标签添加到提交中，例如v2.0，然后才能安装您的包。

pip install git+ssh://link/name/repo.git@v2.0

- zolty13