TensorFlow 1.13 WHL资源下载：CPU与GPU兼容

知识点详细说明: TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google Brain团队开发，并于2015年11月9日在Apache 2.0开源许可证下发布。自发布以来，TensorFlow因其灵活性和易用性，在学术界和工业界得到了广泛的应用。而whl文件是一种Python分发包格式，通常用于Windows平台，它允许用户通过简单的命令安装和管理Python包。 根据提供的文件信息，这里提到的是TensorFlow 1.13版本的whl文件资源。TensorFlow 1.13发布于2019年3月27日，是1.x系列中的一个版本。该版本的TensorFlow包含了多个不同的whl文件，以支持不同的计算需求。具体来说，这些whl文件分为CPU版本和GPU版本： 1. CPU版本的TensorFlow适用于没有专门GPU加速器或者不打算使用GPU进行计算的用户。CPU版本的TensorFlow仍然可以利用多核处理器进行并行计算，适合处理较小规模的数据集或者进行初步的实验。 2. GPU版本的TensorFlow是为了充分发挥GPU强大的并行计算能力而设计的。在TensorFlow的早期版本中，为了使用GPU，用户需要安装CUDA和cuDNN等NVIDIA的库，并确保它们与TensorFlow版本兼容。GPU版本的TensorFlow在适合深度学习训练和推理的场景中，能够大幅提高性能。 在安装whl文件时，用户需要根据其Python环境（比如Python 2.x或Python 3.x）和操作系统（如Windows, Linux等）选择合适的文件进行安装。以下是一些安装whl文件的基本步骤： 1. 确保Python环境已经安装并且环境变量配置正确。 2. 下载与操作系统、Python版本以及需求（CPU或GPU）相匹配的whl文件。 3. 打开命令行界面，切换到下载的whl文件所在的目录。 4. 使用pip安装命令，如`pip install 文件名.whl`来安装TensorFlow。 例如，如果用户使用的是Windows系统，安装Python 3.7，并且需要GPU支持的TensorFlow版本，对应的whl文件可能是这样的：`tensorflow_gpu‑1.13.1‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl`，安装命令则是： ```shell pip install tensorflow_gpu‑1.13.1‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl ``` 需要注意的是，whl文件通常是编译好的二进制包，因此安装速度通常比编译安装要快。但是，在安装之前需要确保所选择的whl文件与用户的系统环境兼容。 TensorFlow 1.x系列相较于TensorFlow 2.x系列在API设计上有较大区别。TensorFlow 1.x更倾向于使用Session来进行计算图的执行，而TensorFlow 2.x则强调了Eager Execution模式，即动态图执行，使得API使用起来更加直观和灵活。此外，TensorFlow 2.x中也包含了许多新的功能和改进，比如更高级的API tf.keras，以及对模型的序列化和保存等方面的功能增强。因此，对于新项目而言，用户通常建议使用TensorFlow 2.x。 然而，在一些特定场景下，例如需要稳定性和兼容性的生产环境，或者是使用了一些只在1.x版本中存在的特定功能，用户可能仍然会选择TensorFlow 1.13这样的1.x版本。这时候，上述提供的CPU和GPU版本的whl文件资源就显得非常有用。