tensorflow-gpu 国内镜像

可以使用以下几个国内镜像进行 TensorFlow-GPU 安装：

1. 清华大学开源软件镜像站：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorflow/

2. 阿里云 PyPI 镜像：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/tensorflow-gpu/

3. 豆瓣 PyPI 镜像：https://pypi.doubanio.com/simple/tensorflow-gpu/

使用方法：

在 pip 安装时，加入 -i 参数指定镜像源即可，例如：

pip install tensorflow-gpu -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

或

pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.doubanio.com/simple/

注意：不同的镜像源可能会有一些差异，建议根据自己的情况选择适合自己的镜像源。

相关问题

tensorflow-gpu清华镜像源

清华镜像源是一种用于下载软件包的镜像源，它提供了一种快速的下载方式。然而，在安装tensorflow-gpu时，使用清华镜像源可能会导致下载速度变慢或出现找不到匹配包的问题。因此，建议您使用其他镜像源如阿里云镜像源来下载tensorflow-gpu的安装包。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [清华大学镜像源会导致tensorflow-gpu安装失败](https://blog.csdn.net/qq_41100635/article/details/123157196)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [安装tensorflow-gpu 1.12.0](https://blog.csdn.net/fx714848657/article/details/128048001)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

从清华镜像下载tensorflow-gpu指令

你可以按照以下步骤从清华镜像下载tensorflow-gpu指令：

1. 打开清华镜像站的tensorflow-gpu下载页面：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/gpu/

2. 选择与你的操作系统和CUDA版本对应的版本，例如Ubuntu 18.04和CUDA 10.0版本的tensorflow-gpu，选择链接：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

3. 在终端中使用wget命令下载指定版本的tensorflow-gpu，例如：`wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl`

4. 下载完成后，你可以使用pip命令进行安装：`pip install tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl`

注意：在安装之前，你需要确保你的机器已经安装了相应版本的CUDA和cuDNN，否则tensorflow-gpu可能无法正常工作。