blocks|key|1515665|text|Pip允许指定版本|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1515666|pip+install+tensorflow==1.1|offset|length|style|CODE|1515667|entityMap^0|0|0|R|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|J|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|K|8|@$D|L|E|M|F|G]]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|N|8|@]|9|@]|A|$]]]|I|$]]

Pip allows to specify the version

<code>pip install tensorflow==1.1</code>

blocks|key|3897184|text|我发现了蟒蛇的joy：https://www.continuum.io/downloads|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|3897185|C:>+conda+create+-n+tensorflow1.1+python=3.5
C:>+activate+tensorflow1.1
(tensorflow1.1)+
C:>+pip+install+--ignore-installed+--upgrade+https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl|code-block|syntax|javascript|3897186|瞧，创建了一个虚拟环境。|3897187|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://www.continuum.io/downloads^0|B|Y|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|S|8|@]|9|@$A|T|B|U|1|V]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|F|7|W|8|@]|9|@]|C|$G|H]]|$1|I|3|J|5|6|7|X|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|K|3|-4|5|6|7|Y|8|@]|9|@]|C|$]]]|L|$M|$5|N|O|P|C|$Q|R]]]]

I discovered the joy of anaconda: <a href="https://www.continuum.io/downloads" rel="noreferrer">https://www.continuum.io/downloads</a>

<pre><code>C:&gt; conda create -n tensorflow1.1 python=3.5
C:&gt; activate tensorflow1.1
(tensorflow1.1) 
C:&gt; pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
</code></pre>

voila, a virtual environment is created.

blocks|key|3897136|text|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|3897137|是否有可能在同一操作系统上拥有多个版本的tensorflow？|blockquote|3897138|3897139|3897140|是的，您可以使用python虚拟环境来实现这一点。从docs|offset|length|3897141|虚拟环境是一种工具，通过为不同的项目创建虚拟|3897142|环境，可以将不同项目所需的依赖项保存在不同的位置。它解决了“项目X依赖于1.x版本，但项目Y需要4.x”的困境，并保持您的全局站点包目录的整洁和可管理。|3897143|3897144|3897145|安装virtualenv之后(参见docs)，您可以为本教程创建一个虚拟环境，并在其中安装所需的tensorflow版本：|3897146|PATH_TO_PYTHON=/usr/bin/python3.5
virtualenv+-p+$PATH_TO_PYTHON+my_tutorial_env+
source+my_tutorial_env/bin/activate+#+this+activates+your+new+environment
pip+install+tensorflow==1.1|code-block|syntax|javascript|3897147|PATH_TO_PYTHON应该指向系统上安装python的位置。当您想要使用其他版本的tensorflow时，执行：|style|CODE|3897148|deactivate+my_tutorial_env|3897149|现在，您可以再次使用系统上已安装的tensorflow版本。|3897150|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://docs.python-guide.org/en/latest/dev/virtualenvs/|1^0|0|0|0|0|Q|4|0|0|0|0|0|0|H|4|1|0|0|0|E|0|0|0^^$0|@$1|2|3|-4|4|5|6|1D|7|@]|8|@]|9|$]]|$1|A|3|B|4|C|6|1E|7|@]|8|@]|9|$]]|$1|D|3|-4|4|5|6|1F|7|@]|8|@]|9|$]]|$1|E|3|-4|4|5|6|1G|7|@]|8|@]|9|$]]|$1|F|3|G|4|5|6|1H|7|@]|8|@$H|1I|I|1J|1|1K]]|9|$]]|$1|J|3|K|4|5|6|1L|7|@]|8|@]|9|$]]|$1|L|3|M|4|C|6|1M|7|@]|8|@]|9|$]]|$1|N|3|-4|4|5|6|1N|7|@]|8|@]|9|$]]|$1|O|3|-4|4|5|6|1O|7|@]|8|@]|9|$]]|$1|P|3|Q|4|5|6|1P|7|@]|8|@$H|1Q|I|1R|1|1S]]|9|$]]|$1|R|3|S|4|T|6|1T|7|@]|8|@]|9|$U|V]]|$1|W|3|X|4|5|6|1U|7|@$H|1V|I|1W|Y|Z]]|8|@]|9|$]]|$1|10|3|11|4|T|6|1X|7|@]|8|@]|9|$U|V]]|$1|12|3|13|4|5|6|1Y|7|@]|8|@]|9|$]]|$1|14|3|-4|4|5|6|1Z|7|@]|8|@]|9|$]]]|15|$16|$4|17|18|19|9|$1A|1B]]|1C|$4|17|18|19|9|$1A|1B]]]]

<blockquote>
 Is it possible to have multiple version of tensorflow on the same OS?
</blockquote>

Yes, you can use python virtual environments for this. From the <a href="http://docs.python-guide.org/en/latest/dev/virtualenvs/" rel="noreferrer">docs</a>:

<blockquote>
 A Virtual Environment is a tool to keep the dependencies required by different projects in separate places, by creating virtual Python environments for them. It solves the “Project X depends on version 1.x but, Project Y needs 4.x” dilemma, and keeps your global site-packages directory clean and manageable.
</blockquote>

After you have install virtualenv (see the <a href="http://docs.python-guide.org/en/latest/dev/virtualenvs/" rel="noreferrer">docs</a>), you can create a virtual environment for the tutorial and install the tensorflow version you need in it:

<pre><code>PATH_TO_PYTHON=/usr/bin/python3.5
virtualenv -p $PATH_TO_PYTHON my_tutorial_env 
source my_tutorial_env/bin/activate # this activates your new environment
pip install tensorflow==1.1
</code></pre>

<code>PATH_TO_PYTHON</code> should point to where python is installed on your system. 
When you want to use the other version of tensorflow execute:

<pre><code>deactivate my_tutorial_env
</code></pre>

Now you can work again with the tensorflow version that was already installed on your system.

blocks|key|3897218|text|如果您在windows上使用python3，那么您也可以这样做|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|3897219|pip3+install+tensorflow==1.4|offset|length|style|CODE|3897220|您可以从“(从版本:+1.2.0rc2，1.2.0，1.2.1，1.3.0rc0，1.3.0rc1，1.3.0rc2，1.3.0，1.4.0rc0，1.4.0rc1，1.4.0，1.5.0rc0，1.5.0rc1，1.5.0，1.5.1，1.6.0rc0，1.6.0rc1，1.6.0，1.7.0rc0，1.7.0)”中选择任何版本。|3897221|当我想要从1.7降级到1.4时，我就这样做了|3897222|entityMap^0|0|0|S|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|O|8|@$D|P|E|Q|F|G]]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|R|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|J|3|K|5|6|7|S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|L|3|-4|5|6|7|T|8|@]|9|@]|A|$]]]|M|$]]

If you are using python3 on windows then you might do this as well

<code>pip3 install tensorflow==1.4</code>

you may select any version from "(from versions: 1.2.0rc2, 1.2.0, 1.2.1, 1.3.0rc0, 1.3.0rc1, 1.3.0rc2, 1.3.0, 1.4.0rc0, 1.4.0rc1, 1.4.0, 1.5.0rc0, 1.5.0rc1, 1.5.0, 1.5.1, 1.6.0rc0, 1.6.0rc1, 1.6.0, 1.7.0rc0, 1.7.0rc1, 1.7.0)"

I did this when I wanted to downgrade from 1.7 to 1.4

blocks|key|3897237|text|您可以尝试结合使用--no-cache-dir和-I的选项来覆盖以前版本的缓存并安装新版本。例如：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|3897238|pip3+install+--no-cache-dir+-I+tensorflow==1.1|code-block|syntax|javascript|3897239|然后使用以下命令检查tensorflow的版本：|3897240|python3+-c+‘import+tensorflow+as+tf;+print(tf.__version__)’|3897241|它应该显示已安装的正确版本。|3897242|entityMap^0|9|E|O|2|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|S|8|@$9|T|A|U|B|C]|$9|V|A|W|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|X|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|L|5|6|7|Y|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|M|3|N|5|H|7|Z|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|O|3|P|5|6|7|10|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|Q|3|-4|5|6|7|11|8|@]|D|@]|E|$]]]|R|$]]

You can try to use the options of <code>--no-cache-dir</code> together with <code>-I</code> to overwrite the cache of the previous version and install the new version. For example:

<pre><code>pip3 install --no-cache-dir -I tensorflow==1.1
</code></pre>

Then use the following command to check the version of tensorflow:

<pre><code>python3 -c ‘import tensorflow as tf; print(tf.__version__)’
</code></pre>

It should show the right version got installed.

blocks|key|3897254|text|如果你有anaconda，你只需安装所需的版本，conda会自动为你降级当前的包。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|3897255|例如：|3897256|conda+install+tensorflow=1.1|code-block|syntax|javascript|3897257|entityMap^0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|L|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|F|7|M|8|@]|9|@]|A|$G|H]]|$1|I|3|-4|5|6|7|N|8|@]|9|@]|A|$]]]|J|$]]

If you have anaconda, you can just install desired version and conda will automatically downgrade the current package for you.
For example:
<pre><code>conda install tensorflow=1.1
</code></pre>

blocks|key|1511612|text|在已安装的tensorflow上单击绿色复选框并选择所需版本|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1511613|📷|atomic|offset|length|1511614|​|1511615|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/4da2701af6c2879ec31f99a907d49056.png|imageAlt^0|0|0|1|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|R|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|S|8|@]|9|@$E|T|F|U|1|V]]|A|$]]|$1|G|3|H|5|6|7|W|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|-4|5|6|7|X|8|@]|9|@]|A|$]]]|J|$K|$5|L|M|N|A|$O|P|Q|-4]]]]

Click to green checkbox on installed tensorflow and choose needed version<a href="https://i.stack.imgur.com/mi5QL.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/mi5QL.png" alt="screenshot Anaconda navigator" /></a>

I have tensorflow 1.2.1 installed, and I need to downgrade it to version 1.1 to run a specific tutorial. What is the safe way to do it? I am using windows 10, python 3.5. Tensorflow was installed with pip3, but "pip3 show tensorflow" returns blank.

Is it possible to have multiple version of tensorflow on the same OS?

How to downgrade tensorflow, multiple versions possible?

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我安装了tensorflow 1.2.1，需要将其降级到1.1版本才能运行特定的教程。安全的方法是什么？我使用的是windows10，python 3.5。Tensorflow是随pip3一起安装的，但"pip3 show tensorflow“返回空白。在同一操作系统上可以有多个版本的tensorflow吗？

问如何降级tensorflow，可能有多个版本？
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