tensorflow卸載詳解

每個人都有自己的習慣，有些人喜歡直接刪除tensorflow目錄，但這不是最乾淨的卸載方式，因為它會留下很多不必要的文件和組件。乾淨卸載的最好方式是使用pip卸載。

    $ pip uninstall tensorflow    # 卸載tensorflow

如果你使用conda安裝的tensorflow，請使用以下命令卸載：

    $ conda remove tensorflow    # 卸載tensorflow

在卸載tensorflow之後，可以使用以下命令檢查是否完全卸載：

    $ pip show tensorflow    # 檢查是否已經卸載乾淨

tensorflow提供了網頁版的交互式學習環境——TensorFlow Playground，這是一個簡單易用的工具，可以用於簡單的神經網絡探索。

如果你使用了這個網頁版的工具，可以在卸載tensorflow之後，清除瀏覽器的緩存和Cookie，以確保將所有數據完全清除。

如果你下載了多個版本的tensorflow，並希望卸載其中一個版本，可以使用以下命令：

    $ pip uninstall tensorflow-gpu==1.7.0    # 卸載tensorflow-gpu版本1.7.0

在pip卸載之後，還可以手動刪除tensorflow的殘留文件，包括：

TensorFlow源代碼文件夾：默認情況下，它位於/home/user/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow
TensorFlow生成的項目文件夾：默認情況下位於/home/user/anaconda3/bin/tensorflow，包括TensorBoard日誌文件和模型的保存位置
環境變量：如果你設置了TensorFlow的環境變量，需要手動刪除

tensorflow可以從官方網站或pip下載。從官網下載速度較慢，建議使用以下命令從pip下載：

    $ pip install tensorflow    # 下載並安裝最新版本的tensorflow

tensorflow官網提供了有用的文檔、教程和API參考文檔。如果你需要學習如何使用tensorflow或解決問題，可以在官網上尋找答案。

如果你下載TensorFlow時出現錯誤，可以嘗試以下解決方案：

檢查網絡連接：確保你的網絡連接正常，沒有任何網絡屏蔽設置，沒有代理或VPN
使用國內鏡像：在使用pip下載時，可以使用國內鏡像，例如使用清華大學的pip源地址：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
升級pip版本：使用以下命令升級pip版本：python -m pip install –upgrade pip

可以使用以下命令卸載tensorflow：

    $ pip uninstall tensorflow

如果你使用了conda安裝tensorflow，可以使用以下命令卸載：

    $ conda remove tensorflow

使用以下命令從pip下載tensorflow：

    $ pip install tensorflow

如果你需要下載指定版本的tensorflow，可以使用以下命令：

    $ pip install tensorflow-gpu==1.7.0    # 下載並安裝tensorflow-gpu版本1.7.0

tensorflow支持Python 2和Python 3。如果你使用Python 3.7，可以使用以下命令從pip下載tensorflow：

    $ pip3.7 install tensorflow

如何卸載tensorflow已經在前面的章節詳細介紹了，可以使用以下命令卸載tensorflow：

    $ pip uninstall tensorflow

或者使用conda卸載tensorflow：

    $ conda remove tensorflow

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/157010.html