下载tensorflow低版本

### 下载特定版本的 TensorFlow

为了下载并安装特定版本的 TensorFlow，可以采用多种方法。以下是几种常见的方式：

#### 方法一：通过 Pip 安装指定版本
对于那些希望通过简单命令完成安装的用户来说，`pip` 是一种便捷的选择。要安装具体版本（例如 TensorFlow 1.15），可以在终端执行如下命令[^2]:

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow==1.15

此命令会强制更新至所指明的具体版本，并忽略任何已存在的安装。

#### 方法二：使用 Conda 进行管理
考虑到不同版本间的依赖关系复杂度以及 Python 版本兼容性问题，推荐使用 Anaconda 来管理和创建虚拟环境。这不仅简化了配置过程，还减少了潜在冲突的风险。以 TensorFlow GPU 1.15 版为例，操作指令如下[^3]:

首先确认已经安装好 Anaconda 或 Miniconda，在此基础上运行：

conda create -n tf_env python=3.7
conda activate tf_env
conda install -c hanyucui tensorflow-gpu=1.15

这里 `-c hanyucui` 表示从特定渠道获取包文件；而 `tf_env` 则代表新建立的环境名称，可以根据个人喜好更改。

#### 方法三：离线安装 CPU/GPU 版本
如果网络条件不允许在线安装，则可以选择预先下载.whl 文件再进行本地安装。针对 CPU 和 GPU 不同需求，可以从清华镜像站找到对应资源链接[^4]。访问 [清华大学开源软件镜像](https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow/) 后挑选合适的 .whl 文件下载到本地机器上，之后利用 pip 工具来完成实际部署工作：

pip install /path/to/downloaded/file.whl

其中 `/path/to/downloaded/file.whl` 应替换为具体的路径名加上文件名。