如何找到旧 TensorFlow 版本的要求？

Question

因为我现在使用的是Wayback Machine，这很荒谬。 必须有更好的方法。

对于给定的 TensorFlow 版本，例如2.1、如何/在哪里可以找到相关的软件需求？

更具体地说，需要哪些 NVIDIA GPU 驱动程序、Cuda Toolkit 和 cuDNN。

Answer 1

一种方法是，您可以设置一个虚拟环境并安装 tensorflow 2.1

$ pip install tensorflow==2.1.3

然后只需在命令行中调用库就会显示它的依赖关系

$ tensorflow

查看this answer了解详情。

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如果你不想安装库，

1. 您可以转至TensorFlow releases。
2. 选择具体的包
3. 在旧版本的源代码（必须下载其 zip）中的 setup.py 中的 REQUIRED_PACKAGES 下，您可以找到该列表。

这里的例子（检查下面显示的路径找到文件）-https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/tools/pip_package/setup.py

REQUIRED_PACKAGES = [
    'absl-py ~= 0.10',
    'astunparse ~= 1.6.3',
    'flatbuffers ~= 1.12.0',
    'google_pasta ~= 0.2',
    'h5py ~= 3.1.0',
    'keras_preprocessing ~= 1.1.2',
    'numpy ~= 1.19.2',
    'opt_einsum ~= 3.3.0',
    'protobuf >= 3.9.2',
    'six ~= 1.15.0',
    'termcolor ~= 1.1.0',
    'typing_extensions ~= 3.7.4',
    'wheel ~= 0.35',
    'wrapt ~= 1.12.1',
    # These packages need to be pinned exactly as newer versions are
    # incompatible with the rest of the ecosystem
    'gast == 0.4.0',
    # TensorFlow ecosystem packages that TF exposes API for
    # These need to be in sync with the existing TF version
    # They are updated during the release process
    # When updating these, please also update the nightly versions below
    'tensorboard ~= 2.4',
    'tensorflow_estimator ~= 2.3.0',
]