pip install pip install tensorflow==1.5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ，python 9

<think>好的，我需要帮用户解决如何通过清华镜像源安装TensorFlow 1.5版本的问题。首先，用户提到Python 9可能存在误解，可能是指Python版本过高或过低导致的问题。TensorFlow 1.5比较旧，我需要确认它支持的Python版本。 查阅资料，TensorFlow 1.5大约在2018年初发布，通常支持Python 3.5或3.6。用户可能需要使用这些版本的Python环境。接下来，用户想通过清华镜像加速安装，这需要使用pip的-i参数指定镜像源。 用户可能已经安装了Anaconda，所以建议他们创建虚拟环境来隔离不同项目的依赖。例如，使用conda创建指定Python版本的环境，然后激活该环境，再安装TensorFlow 1.5。 另外，用户提到兼容性问题，比如numpy版本过高导致错误。常见问题是在安装旧版TensorFlow时，依赖的numpy版本可能较旧，需要手动降级。例如，安装numpy 1.16.0。 需要分步骤说明：创建虚拟环境、激活环境、安装指定版本的TensorFlow和numpy，使用清华镜像源加速下载。同时，提醒用户注意Python版本和可能遇到的依赖冲突，以及解决方法。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步解决可能遇到的问题，比如环境配置、依赖冲突、镜像源使用等。</think>### 如何通过清华镜像源安装 TensorFlow 1.5 #### 步骤 1：确认 Python 版本兼容性 TensorFlow 1.5 支持的 Python 版本为 **3.5 或 3.6**。若使用 Python 3.9 等高版本会导致兼容性问题[^4]。建议通过以下方式创建虚拟环境： ```bash conda create -n tensorflow1.5 python=3.6 # 创建名为 tensorflow1.5 的虚拟环境 conda activate tensorflow1.5 # 激活环境 ``` --- #### 步骤 2：通过清华镜像安装 TensorFlow 1.5 使用 `pip` 指定清华镜像源安装： ```bash pip install tensorflow==1.5.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 若需 GPU 版本： ```bash pip install tensorflow-gpu==1.5.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` --- #### 步骤 3：解决依赖冲突 安装后若出现类似 `numpy` 版本过高的问题，需手动降级： ```bash pip install numpy==1.16.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 兼容 TensorFlow 1.5 的版本 ``` --- #### 验证安装 在 Python 中执行以下代码： ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) # 应输出 1.5.0 ``` --- ### 关键注意事项 1. **Python 版本**：必须使用 3.5 或 3.6，否则安装失败。 2. **依赖冲突**：旧版 TensorFlow 可能与其他库（如 `numpy`）存在冲突，需手动调整版本。 3. **虚拟环境**：建议通过 `conda` 隔离环境，避免影响其他项目。 ---