与python3.6匹配的pip版本

Python 3.6 自带的 pip 版本为 pip 9.0.1 。您可以通过以下命令来检查：

pip --version

如果您想升级 pip 版本，可以使用以下命令：

python -m pip install --upgrade pip

这将会升级 pip 到最新版本。

相关问题

python3.6 sklearn 匹配版本

Python 3.6版本是一种可以使用的版本，但它不能直接匹配到Scikit-learn（sklearn）库的版本。Scikit-learn库有特定的版本需求以保证其正常运行。

在Python中，使用第三方库时，通常需要选择适用于Python版本的相应库版本。之前的几个Scikit-learn版本仅支持Python 3.5，而对于Python 3.6来说，则需要安装Scikit-learn的0.19版本或者更高。

为了正确安装Scikit-learn库，可以使用pip来安装指定版本的库。在Python 3.6环境下，可以通过以下命令来安装Scikit-learn 0.19版本或更高版本：

pip install -U scikit-learn

这样，就可以保证Python 3.6与Scikit-learn库的版本匹配。

另外，建议使用Python的虚拟环境（virtualenv）来管理不同项目的依赖关系。这样可以避免依赖冲突，并能更好地管理项目。

总之，在使用Python 3.6时，可以安装Scikit-learn的0.19版本或更高版本，以确保与Python版本的匹配。

python3.6环境下keras与tensorflow匹配

在Python 3.6环境下，Keras与TensorFlow可以完美匹配。Keras是一个高级神经网络API，它支持多个底层深度学习框架，包括TensorFlow。而TensorFlow是一种广泛使用的开源机器学习框架，可以用来构建和训练深度学习模型。

为了在Python 3.6环境下使用Keras和TensorFlow，我们需要安装Keras和TensorFlow的相应版本。在Python中，可以使用包管理工具pip来安装这些软件包。

首先，需要安装TensorFlow，可以通过以下命令来安装最新版本的TensorFlow：

pip install tensorflow

安装完成后，可以通过导入tensorflow模块来验证是否安装成功：

import tensorflow as tf

接下来，可以通过以下命令来安装Keras：

pip install keras

同样，安装完成后，可以通过导入keras模块来验证是否安装成功：

import keras

这样，我们就成功在Python 3.6环境下安装了Keras和TensorFlow并完成了它们的匹配。现在可以使用Keras来构建和训练深度学习模型，并使用底层的TensorFlow进行模型的计算和优化。

综上所述，Keras与TensorFlow在Python 3.6环境下是可以相互匹配使用的，这为我们开发和实现深度学习模型提供了便利。