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tensorflow_gpu-1.13.1+nv19.5-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
tensorflow_gpu-1.13.1+nv19.5-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
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tensorflow
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仅在jetson系列开发板使用，预编译whl文件，版本号 1.13.1
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资源评论
tensorflow_gpu-2.0.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
Ubuntu下的Tensorflow2.0二进制安装包，支持Python3.6,64位Linux，有需要者下载。直接pip install 安装即可。
tensorflow_gpu-1.13.1+nv19.3-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
适用于NVIDIA Jetson nano下安装TensorFlow1.13版本。python环境为3.6，jetpack为4.2版本，下载后直接sudo pip3 install就好。
tensorflow-1.10.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
3星 · 编辑精心推荐
pip3 install tensorflow-1.10.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
tensorflow_gpu-1.14.0+nv19.10-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
jetson nano tensorflow tensorflow_gpu-1.14.0+nv19.10-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
tensorflow-1.15.2+nv20.6-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
Jetson Nano 的镜像JetPack 4.4对应的tf+nv的版本
tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl。TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互...
tensorflow_gpu-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
conda安装TensorFlow GPU版本总是中断，可以尝试pip安装，如果要在anaconda的base环境中出现，需要添加envs为系统环境。另外，次tensorflow包需要cuDNN7.4和CUDA10支持，初次发文，亲测可行。
tensorflow_gpu-1.13.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
tensorflow_gpu-1.13.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl官网下载太慢了，python3.5，win64位
tensorflow_gpu-1.13.1-cp37
tensorflow_gpu-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl，适合python3.7的tensorflow-gpu，配合cuda cudnn使用。
tensorflow-1.13.1-cp36-none-linux_aarch64.7z（包含安装说明）
tensorflow-1.13.1-cp36-none-linux_aarch64.7z
tensorflow-1.15.2+nv20.3-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
Nvidia Jetson TX2 Tensorflow wheel安装文件，适用于Jetpack4.3。 tensorflow-1.15.2+nv20.3-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl.
tensorflow-2.3.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
64位，arm处理器架构的tensorflow，采用交叉编译的方式生成，可以安装在树莓派上，jetson nano上，鲲鹏处理器的pc电脑上，rk3389的64位系统上，适配3.6版本的64位python ，完美支持Ubuntu18.04
tensorflow-2.0.0rc0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
编了一夜才编译出来的tensorflow-aarch64-python3.6版本,现在tf2.0都是基于python3.7的，但是我们的系统环境是基于python3.6的所以就编了一个基于3.6的喜欢的留下小星星
tensorflow_gpu-2.0.0+nv19.11-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
Jetson Nano Tensorflow 安装包 tensorflow_gpu-2.0.0+nv19.11-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
tensorflow_gpu-1.13.1-cp36win64.whl
tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-win_amd64 1
Python库 | tensorflow_gpu-1.13.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
python库，解压后可用。 资源全名：tensorflow_gpu-1.13.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
PyPI 官网下载 | tensorflow_gpu-1.13.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
资源来自pypi官网。 资源全名：tensorflow_gpu-1.13.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
tensorflow_gpu-2.3.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
tensorflow_gpu-2.3.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl，本文件为python3.6版本对应的tensorlow的gpu版本的轮子文件，可以通过pip 安装
tensorflow-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
tensorflow1.13.1安装包，亲身测试过在win7+64位系统环境下运行有效，希望可以帮助到想学深度学习的同学
tensorflow-1.11.0-cp35-none-linux_aarch64.whl
pip3 install tensorflow-1.11.0-cp35-none-linux_aarch64.whl
tensorflow-1.12.0rc0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
Tensorflow for cuda10 cudnn7.4.1 ubuntu 18.04
tensorflow-1.11.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
tensorflow 1.11.o window 10 python3.6 tensorflow-1.11.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
tensorflow-1.10.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
4星 · 用户满意度95%
tensorflow-1.10.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl 要求python3.6
tensorflow_gpu-1.14.0+nv19.7-cp36-cp36m-linux_aarch64.zip
用于NVIDIA Jetson的tensorflow，亲测可用。使用先解压，然后 pip install tensorflow_gpu-1.14.0+nv19.7-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
numpy-1.13.1+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl
4星 · 用户满意度95%
numpy-1.13.1+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl Install numpy+mkl before installing scipy.
Python库 | python_zaqarclient-1.13.1-py2.py3-none-any.whl
资源分类：Python库 所属语言：Python 使用前提：需要解压 资源全名：python_zaqarclient-1.13.1-py2.py3-none-any.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059
tensorflow-1.13.1-cp27-none-linux_aarch64.whl
tensorflow-1.13.1-cp27-none-linux_aarch64.whl
tensorflow-1.13.1-cp36-none-linux_aarch64.whl
包括文档，rknn安装需要的whl
numpy-1.13.1+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl
a fundamental package needed for scientific computing with Python. Numpy+MKL is linked to the Intel® Math Kernel Library and includes required DLLs in the numpy.DLLs directory.
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