常见安装问题

  • 环境配置错误
    确保Python环境版本兼容(推荐3.7-3.10)。

    python_version
    *遇到问题可参考[Python环境配置指南](/python_environment_setup)*
  • 版本冲突
    安装时需注意TensorFlow与CUDA/cuDNN的版本对应关系。

    cuda_compatibility
    *详细版本匹配表见[GPU加速配置文档](/tensorflow_gpu_setup)*
  • 依赖安装失败
    使用pip install --upgrade tensorflow前检查网络是否正常,或尝试更换镜像源:

    pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    
    pip_error
  • 虚拟环境问题
    建议使用condavenv创建独立环境:

    python -m venv tf_env
    source tf_env/bin/activate  # Linux/Mac
    tf_env\Scripts\activate     # Windows
    

安装验证

安装完成后运行以下代码验证:

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

若出现ModuleNotFoundError,请检查是否正确激活了虚拟环境。

扩展学习

如需深入理解TensorFlow架构,可阅读官方架构文档了解底层原理。