Python 如何降级tensorflow，可能有多个版本？

我已经安装了tensorflow 1.2.1，我需要将其降级到1.1版才能运行特定的教程。安全的方法是什么？我使用的是Windows10，python 3.5。Tensorflow与pip3一起安装，但“pip3显示Tensorflow”返回空白

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在同一操作系统上是否可能有多个版本的tensorflow

Pip允许指定版本

pip安装tensorflow==1.1

在同一操作系统上是否可能有多个版本的tensorflow

是的，您可以为此使用python虚拟环境。从：

虚拟环境是一种工具，通过为不同项目创建虚拟Python环境，将它们所需的依赖关系保持在不同的位置。它解决了“ProjectX依赖于Version1.X，但ProjectY需要4.X”的难题，并使您的全局站点包目录保持干净和可管理

安装virtualenv（请参阅）后，可以为教程创建虚拟环境，并在其中安装所需的tensorflow版本：

PATH_TO_PYTHON=/usr/bin/python3.5
virtualenv -p $PATH_TO_PYTHON my_tutorial_env 
source my_tutorial_env/bin/activate # this activates your new environment
pip install tensorflow==1.1

PATH\u TO\u PYTHON

应该指向系统上安装PYTHON的位置。 如果要使用tensorflow的其他版本，请执行：

deactivate my_tutorial_env

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现在，您可以再次使用系统上已安装的tensorflow版本。

我发现了巨蟒的乐趣：

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瞧，创建了一个虚拟环境。

如果您在windows上使用python3，那么您也可以这样做

pip3安装tensorflow==1.4

您可以从中选择任何版本“（从版本：1.2.0rc2、1.2.0、1.2.1、1.3.0rc0、1.3.0rc2、1.3.0、1.4.0rc0、1.4.0rc1、1.4.0、1.5.0rc0、1.5.0rc1、1.5.0、1.5.0、1.0、1.6.0rc0、1.6.0、1.7.0rc1、1.7.0）”

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当我想从1.7降级到1.4时，我这样做了。您可以尝试使用

--no cache dir

的选项以及

-I

覆盖以前版本的缓存并安装新版本。例如：

pip3 install --no-cache-dir -I tensorflow==1.1

conda install tensorflow=1.1

pip install tensorflow==2.0.0

然后使用以下命令检查tensorflow的版本：

python3 -c ‘import tensorflow as tf; print(tf.__version__)’

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它应该显示安装的正确版本

如果您有anaconda，您只需安装所需的版本，conda就会自动为您降级当前软件包

例如：

pip3 install --no-cache-dir -I tensorflow==1.1

conda install tensorflow=1.1

pip install tensorflow==2.0.0

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请注意：您不能安装任意版本的tensorflow，它们必须与您的python安装相对应，这里的大多数答案都没有传达这一点。这同样适用于当前的控制盘，如（从上方）。对于本例，cp35-cp35m提示它适用于Python 3.5.x

可以找到大量不同车轮/兼容性的列表。 通过使用它，您可以结合相应的for python降级到几乎所有可用的版本。例如：

pip3 install --no-cache-dir -I tensorflow==1.1

conda install tensorflow=1.1

pip install tensorflow==2.0.0

（注意，在我的例子中，在安装Python 3.7.8和3.8.3版本之前，您将

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow==2.0.0 (from versions: 2.2.0rc1, 2.2.0rc2, 2.2.0rc3, 2.2.0rc4, 2.2.0, 2.3.0rc0, 2.3.0rc1)
ERROR: No matching distribution found for tensorflow==2.0.0

这也适用于其他不兼容的组合。）

这对于没有AVX支持的传统CPU或计算能力太低的GPU也很有用

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如果您只需要最新的版本（在您的问题中听起来不像），那么可以在上找到当前wheel包的URL列表。那是从这个开始的

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注意：不同版本的版本对我不起作用。

单击已安装tensorflow上的绿色复选框，然后选择所需版本

是否需要先卸载版本1.2？pip卸载tensorflow不起作用。@Yee不，您不必先卸载它，pip将直接执行此操作。但是现在我也无法重新安装tensorflow，所以不确定问题出在哪里…如果您有tensorflow 2，那么运行它将删除tensorflow 2并安装更低版本。这只适用于给定的版本集。在我的情况下（很多以后），这只是

（从版本：2.2.0rc1、2.2.0rc2、2.2.0rc3、2.2.0rc4、2.2.0、2.3.0rc0、2.3.0rc1）

对我来说，这不起作用，但简单地运行

pip install tensorflow==[version]

就可以降级了。这是什么意思--no cache dir-I选项无助于覆盖以前版本的缓存？通常，一个没有选项的简单pip install命令（正如您和上面提到的其他解决方案）可以工作。但是，就在某些系统中，由于上一个会话的缓存在那里，因此不允许安装旧版本。这就是为什么我建议使用上述选项覆盖缓存。这只适用于给定的版本集。在我的情况下（以后很多次），这只是

（来自版本：2.2.0rc1、2.2.0rc2、2.2.0rc3、2.2.0rc4、2.2.0、2.3.0rc0、2.3.0rc1）

我得到了一个错误：找不到满足tensorflow==1.6.0rc1要求的版本（来自版本：1.13.0rc1、1.13.0rc2、1.13.1、1.1.13.0rc2、1.14.0rc0、1.14.0、1.0、1.0.0、0.0、0.0、0.0.0、0.0.0 B1、1.0.0、0.0.0 B1）错误：找不到tensorflow==1.6.0RC1的匹配分发。这仅适用于给定的版本集。在我的例子中（很多以后），这只是

（来自版本：2.2.0rc1，2.2.0rc2，2.2.0rc3，2.2.0rc4，2.2.0，2.3.0rc0，2.3.0rc1）

注意：这需要水蟒。更多有用的信息可以在这个答案中找到：