python2.7安装tensorflow1.15

### 回答1：
要在Python 2.7中安装TensorFlow 1.15，您可以按照以下步骤操作：

1. 确认您的Python版本为2.7。

2. 安装pip，这是Python的包管理器。

3. 打开终端或命令提示符，并输入以下命令来安装TensorFlow 1.15：

pip install tensorflow==1.15

4. 等待安装完成，您现在可以在Python 2.7中使用TensorFlow 1.15了。

请注意，TensorFlow 1.15是最后一个支持Python 2.7的版本，建议尽快升级到Python 3.x版本。

### 回答2：
首先，需要安装Python 2.7版本及pip工具。可以从官网下载安装Python 2.7，并在安装完成后确认是否安装了pip工具。安装完成后打开命令行输入“python”命令，若出现Python的版本信息和命令提示符，则表示Python已经安装成功了；接着输入“pip”命令，如果也出现了pip的帮助信息，则表示已经安装了pip工具。

接下来，需要安装TensorFlow 1.15版本。打开命令行输入以下指令：

pip install tensorflow==1.15

此时，pip工具就会自动下载并安装TensorFlow 1.15版本了。由于TensorFlow体积较大，下载过程可能会有点慢，需要耐心等待。

安装完成后，可以使用以下代码来验证TensorFlow是否安装成功：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果程序输出“Hello, TensorFlow!”，则表示TensorFlow安装成功。

需要注意的是，Python 2.7版本已经是过时版本，不再得到官方支持。TensorFlow 1.15也是一个较老的版本，建议尽可能升级到Python 3和TensorFlow 2.x版本。同时，TensorFlow的安装也可能会受到本机环境、网络等影响，具体安装时需要根据实际情况调整步骤和方法。

### 回答3：
TensorFlow 是一种广泛用于人工智能和机器学习的开源软件库。Python 是一种流行的编程语言，也是 TensorFlow 支持的最主要的语言之一。在本文中，我将为您提供用 Python2.7 安装 TensorFlow 1.15 的指南。

步骤一：安装 Python2.7

首先，您需要按照您的操作系统的要求下载和安装 Python2.7。您可以在 Python 官方网站上下载 Python 安装包。在 Windows，Linux 和 MacOS 上，Python 安装包的下载方式可能会有所不同。下载后，按照提示安装 Python2.7。

步骤二：安装 pip

在 Python 中安装项目时，我们通常使用 pip。pip 是一个包管理器，它允许我们在本地计算机上安装，升级或删除 Python 包。默认情况下，Python2.7 的 pip 已经安装。如果您的计算机上不使用 pip，您需要执行以下命令来安装 pip：

curl "https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py" -o "get-pip.py"
sudo python get-pip.py

执行完这两行命令之后，您的计算机上将安装和配置 pip。

步骤三：安装 TensorFlow

有了 Python 和 pip 的支持，就可以轻松地安装 TensorFlow 了。最简单的安装 TensorFlow 的方法是使用 pip 命令：

pip install tensorflow==1.15

这个命令会检查计算机上的包索引，并安装 TensorFlow 1.15 版本。

如果您想使用 GPU 支持，可以使用以下命令来安装 TensorFlow:

pip install tensorflow-gpu==1.15

安装 TensorFlow 后，请使用以下命令验证 TensorFlow 是否已正确安装：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

您应该会看到以下输出：

Hello, TensorFlow!

这证明 TensorFlow 已成功地安装在您的计算机上，您可以开始在 Python2.7 上编写神经网络和机器学习的代码啦！

到此结束啦！但是在使用 TensorFlow 的同时，也需要不断学习新知识、拓宽自己的技术栈。要在人工智能行业取得进步，不仅要了解 TensorFlow 的使用，还需要了解其他广泛使用的深度学习框架（如 PyTorch）和常见工具和技术（如 Jupyter Notebooks，Kaggle）。 随着您的学习和实践，您终将成为一位非常技术过硬的人工智能开发人员。