如何找到旧TensorFlow版本的要求？

因为现在，我使用的是，这是荒谬的。 一定有更好的办法

对于给定的TensorFlow版本，例如2.1，我如何/在哪里可以找到相关的软件需求？

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更具体地说，需要哪些NVIDIA GPU驱动程序、Cuda工具包和cuDNN。

一种方法是，您可以设置虚拟环境并安装tensorflow 2.1

$ pip install tensorflow==2.1.3

然后，只要在命令行中调用库，就会显示它的依赖关系

$ tensorflow

查看详细信息

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如果您不想安装库

你可以去图书馆

选择特定的包

在setup.py的REQUIRED_PACKAGES下，您可以找到旧版本的源代码（必须下载其zip）

这里的示例（检查下面显示的路径以查找文件）——

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这几乎是我正在寻找的，但我仍然需要知道所需的GPU驱动程序，工具包等。这将是一个直接的链接，但我不知道这是否是你正在寻找的

REQUIRED_PACKAGES = [
    'absl-py ~= 0.10',
    'astunparse ~= 1.6.3',
    'flatbuffers ~= 1.12.0',
    'google_pasta ~= 0.2',
    'h5py ~= 3.1.0',
    'keras_preprocessing ~= 1.1.2',
    'numpy ~= 1.19.2',
    'opt_einsum ~= 3.3.0',
    'protobuf >= 3.9.2',
    'six ~= 1.15.0',
    'termcolor ~= 1.1.0',
    'typing_extensions ~= 3.7.4',
    'wheel ~= 0.35',
    'wrapt ~= 1.12.1',
    # These packages need to be pinned exactly as newer versions are
    # incompatible with the rest of the ecosystem
    'gast == 0.4.0',
    # TensorFlow ecosystem packages that TF exposes API for
    # These need to be in sync with the existing TF version
    # They are updated during the release process
    # When updating these, please also update the nightly versions below
    'tensorboard ~= 2.4',
    'tensorflow_estimator ~= 2.3.0',
]