TensorFlow1.1.0版本的Linux操作系统下载

TensorFlow是Google开发的一款强大的开源库，主要用于数值计算和机器学习任务，特别是在深度学习领域有着广泛的应用。在TensorFlow 1.1.0版本中，它提供了许多改进和新特性，使得开发者能够更加高效地构建和训练模型。 TensorFlow 1.1.0在稳定性上做了大量工作，修复了多个已知的bug，提高了代码的可靠性和性能。这个版本支持Python 3.5，这是通过`cp35`（表示Python 3.5）在文件名中体现的。`cp35m`则表明它是针对Python 3.5的小型优化版本。 `manylinux1_x86_64`部分揭示了这个whl文件是为多平台Linux（manylinux1）的64位（x86_64）架构设计的。manylinux1是一种兼容性标准，确保在大多数现代Linux发行版上都能顺利安装和运行。这意味着，无论你使用的是Ubuntu、CentOS还是Fedora，只要你有一个64位的Linux环境，都可以通过pip安装这个whl文件来获得TensorFlow 1.1.0。 在Python环境中，whl文件是一种二进制包格式，用于简化Python库的安装过程。通过pip，用户可以使用命令`pip install tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl`直接安装TensorFlow，无需编译源代码，大大节省了时间和资源。 在TensorFlow 1.1.0中，引入了一些关键的新特性，例如： 1. **Eager Execution**：虽然在1.1.0中还不是默认模式，但Eager Execution提供了一种即时反馈的交互式编程环境，使得调试和理解模型变得更加直观。 2. **Keras集成**：TensorFlow 1.1.0进一步加强了对高级API Keras的支持，使得模型构建更加简洁。 3. **分布式训练**：此版本增强了分布式训练的能力，支持多GPU和跨机器的并行训练，这对于处理大规模数据和模型至关重要。 4. **SavedModel API**：这是一个新的保存和加载模型的接口，提供了更灵活的序列化和恢复模型的方式。 5. **增强的可视化工具**：TensorBoard得到了改进，可以更方便地可视化模型结构、训练曲线以及张量流。 6. **性能提升**：包括更快的运算速度和更优化的内存管理，特别是对于某些特定操作，如矩阵乘法。 TensorFlow 1.1.0是TensorFlow发展历程中的一个重要里程碑，它提供了丰富的功能和改进，为开发者带来了更好的开发体验。在Linux环境下，通过提供的whl文件，用户可以便捷地安装并利用TensorFlow进行深度学习和数值计算。