安装不同版本的tensorflow与models方法实现

让我为你讲解安装不同版本的 TensorFlow 和 Models 的完整攻略。

安装不同版本的 TensorFlow

步骤一：安装 conda

首先，你需要安装安装 conda 环境，你可以下载适合你系统的 Anaconda 或者 Miniconda。

步骤二：创建 conda 虚拟环境

你可以使用 conda 命令创建一个新的虚拟环境，以便你能在其中安装 TensorFlow 版本并且不会影响到你的主机 Python 安装。运行以下命令来创建一个名为 tf 的新虚拟环境：

conda create -n tf python=3.x

步骤三：激活虚拟环境

然后你需要激活这个新的虚拟环境：

conda activate tf

如果你使用的是 Windows 操作系统，则可以使用以下命令：

activate tf

步骤四：安装 TensorFlow 版本

要安装 TensorFlow 版本，你可以运行以下命令：

conda install tensorflow=2.x

如果你要安装的是 TensorFlow 1.x 版本，则可以使用以下命令：

conda install tensorflow=1.x

注意：在安装 TensorFlow 2.x 版本的时候，你可以使用以下命令来安装 GPU 版本的 TensorFlow：

conda install tensorflow-gpu=2.x

在安装 TensorFlow 1.x 的 GPU 版本时，使用以下命令：

conda install tensorflow-gpu=1.x

步骤五：验证 TensorFlow 安装

你可以在 Python 中载入 TensorFlow 模块，并检查其版本，来验证 TensorFlow 是否已在新的 conda 环境中正确安装。打开 Python 解释器或者 IPython：

>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.version.VERSION)

这将打印 TensorFlow 版本，以确认已正确安装。

示例说明：使用 conda 安装 TensorFlow 2.0

假设你要安装 TensorFlow 2.0 版本，你可以执行以下命令：

conda create -n tf tensorflow=2.0 python=3.7

这将在你的环境中创建一个名为 "tf" 的虚拟环境，安装 Python 3.7 并安装 TensorFlow 2.0 版本。你可以在 Python解释器中输入以下命令确认安装：

>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.version.VERSION)

这将输出 "2.0.0"，表明 TensorFlow 2.0 已经在你的环境中成功安装。

安装不同版本的 TensorFlow Models

步骤一：克隆 TensorFlow Models 仓库

首先，你需要在本地克隆 TensorFlow Models 仓库。你可以通过在终端中运行以下命令来克隆该仓库：

git clone https://github.com/tensorflow/models.git

请确保你已经正确地安装了 Git。

步骤二：切换到所需版本的 TensorFlow Models

现在，你需要切换到所需版本的 TensorFlow Models 分支。你可以使用以下命令查看所有可用的分支：

cd models/
git branch -a

然后，你可以使用以下命令检出所需的分支：

git checkout <branch_name>

请用 TensorFlow Models GitHub 仓库中的分支名称替换 。

步骤三：安装所需的依赖项

首先，你需要确保你已安装了 TensorFlow 和 protobuf。然后，在 Python 解释器中输入以下命令：

$ cd models/research
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
pip install .

这将在你的环境中安装 TensorFlow Models 和其它依赖项。

示例说明：安装 TensorFlow Models v1.13.0

假设你想要安装 TensorFlow Models v1.13.0 版本，则可以在 TensorFlow Models 仓库目录下执行以下命令：

git checkout v1.13.0

这将切换到 TensorFlow Models GitHub 仓库中的 v1.13.0 分支。在 Python 解释器中输入以下命令来安装 TensorFlow Models v1.13.0：

$ cd models/research
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
pip install .

这将安装 TensorFlow Models v1.13.0 版本，并将 protobuf 编译为 Python 模块。