tensorflow-gpu 通过 pip 超时答案

【问题标题】：tensorflow-gpu via pip time outtensorflow-gpu 通过 pip 超时
【发布时间】：2017-07-04 18:26:04
【问题描述】：

我在运行 pip install --upgrade tensorflow_gpu 时从 pypi.python.org 获得了超时，所以我添加了 --verbose 和 --timeout 10000 参数。它开始很快然后开始爬行：

1% |▌                               | 747kB 244bytes/s eta 2 days, 9:31:36

在 Windows 的 virtualenv 中安装 tensorflow-gpu 是否有更好的方法？遵循此模型的说明：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/attention_ocr

【问题讨论】：

【解决方案1】：

在环境中安装 tensorflow 最简单的方法如下。

激活/进入您的 python 环境（例如，对于 Anaconda，激活 envName)。
确保您实际上处于虚拟/conda 环境中！
使用 pip 安装 tensorflow。 CPU 使用pip install tensorflow，GPU 使用pip install tensorflow-gpu。不要将两者都安装在同一目录中。
Pip 应该负责其余的工作。将从 Pypi 下载 Tensorflow 及其依赖项。

如果您在从 pip 安装时遇到问题，可以尝试更新 pip 或检查您的互联网连接。 Pypi 也有可能遇到一些小问题。

在尝试导入 Tensorflow 之前不要忘记激活您的环境！

祝你好运！

【讨论】：

在上面的示例中，我在为此创建的 virtualenv 中。它只是一直超时，直到我添加了 --timeout 参数。不知道为什么它最终起作用了，它花了大约 20 次尝试。出于好奇，我在 virtualen 之外再次尝试，因为我的本机安装仍在 1.2.0 上。我在这里列出了同样的错误：github.com/tensorflow/tensorflow/issues/11253 这些包与需求文件中的哈希不匹配，所以 1.2.1 有问题，或者 pip 有问题......我不知道。
不确定。我知道过去几天出现了一些构建问题，因此 1.2.1 可能不稳定和/或 pip 可能有问题。我刚刚在我的一个测试环境中尝试过，我已经下载了 1.2.1，速度没有问题等。我认为你可能不走运和/或你的互联网连接可能是个问题。也许您正在通过代理进行操作，而 pypi 遇到了问题。不确定。如果 Pypi 宕机 36 小时，我想我们会听到的。
很有趣，所以一定是在我这边。我没有最快的互联网：beta.speedtest.net/result/6430541487.png .. 但 51mb 应该足够了。现在我显示：下载 tensorflow_gpu-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl (51.3MB) 3% |# | 1.6MB 750bytes/s 等 18:23:10 哎哟。
很奇怪。除非在德克萨斯州为您托管 Pypi/packages 的本地服务器速度变慢，否则我看不出还有什么问题。我刚刚下载了大约一分钟。不要以为这个问题可以在这里处理更多。