ERROR: No matching distribution found for tensorflow==1.15

这个错误信息显示你正在尝试安装 TensorFlow 1.15，但是没有找到与你的 Python 版本和系统类型相匹配的 TensorFlow 版本。你可以尝试使用以下命令安装 CPU 版本的 TensorFlow 1.15： ``` pip install tensorflow==1.15 ``` 如果你使用的是 GPU 版本的 TensorFlow，可以使用以下命令安装： ``` pip install tensorflow-gpu==1.15 ``` 如果你的系统不支持 TensorFlow 1.15，你可以尝试安装其他版本的 TensorFlow 或者使用其他的深度学习框架。

<think>好的，用户现在遇到了安装TensorFlow 1.15的问题，因为pip找不到这个版本。之前用户的问题是关于冻结模型和转换到ONNX的，现在他们在尝试安装旧版本的TensorFlow时遇到了错误。我需要先分析错误信息。 用户输入的错误信息显示，当他们运行`pip3 install tensorflow==1.15`时，报错说找不到满足要求的版本。列出的可用版本都是2.x的，这说明在当前的pip源中没有TensorFlow 1.15的可安装版本。可能的原因包括TensorFlow 1.15已经不再被官方支持，或者用户使用的Python版本太高，导致无法安装旧版本的TensorFlow。 接下来，我需要回忆TensorFlow的版本支持情况。TensorFlow 1.x的最后版本是1.15，而官方可能已经停止维护，并且可能只支持特定的Python版本。例如，TensorFlow 1.15可能只支持Python 3.5到3.7，而用户当前的环境可能使用的是Python 3.8或更高版本，这会导致无法安装。 用户之前的问题涉及到冻结模型，需要TensorFlow 1.x的环境，所以正确安装TensorFlow 1.15是关键。因此，我需要提供解决方案，帮助用户正确安装这个旧版本。 可能的解决方案包括： 1. 检查Python版本是否符合TensorFlow 1.15的要求，建议使用Python 3.5-3.7。 2. 使用虚拟环境创建合适的Python版本环境，然后安装TensorFlow 1.15。 3. 如果必须使用现有Python版本，可以尝试使用wheel文件直接安装，或者寻找其他源是否有该版本。 4. 如果无法安装TensorFlow 1.15，可能需要使用Docker镜像来获得兼容的环境。 此外，用户可能在尝试转换模型到ONNX时，需要TensorFlow 1.x的环境，所以安装正确的版本至关重要。需要详细指导用户如何设置正确的环境，并确保他们能够顺利执行冻结脚本。 还需要考虑用户的技术背景，可能对虚拟环境或Docker不太熟悉，所以步骤需要详细，避免使用过于专业的术语，同时提供具体的命令示例，方便用户复制粘贴执行。 最后，可能需要提醒用户，如果遇到其他问题，比如依赖冲突，如何处理，例如降级其他库的版本，或者安装必要的依赖项。</think>--- ### **问题定位** 你遇到的错误是因为 **TensorFlow 1.15已从PyPI官方源下架**（仅保留2.x版本），直接通过 `pip install tensorflow==1.15` 已无法安装。需通过其他方法兼容旧版本环境。 --- ### **解决方案** #### **方法1：使用Python 3.6/3.7环境** TensorFlow 1.15 支持 **Python 3.5-3.7**，需通过虚拟环境安装： ```bash # 安装Python 3.7和虚拟环境工具 sudo apt-get install python3.7 python3.7-venv # 创建虚拟环境 python3.7 -m venv tf1_env source tf1_env/bin/activate # 安装TensorFlow 1.15 pip install tensorflow==1.15 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` #### **方法2：通过wheel文件直接安装** 从第三方源下载预编译的TensorFlow 1.15 wheel： ```bash # 下载适用于Python 3.6的wheel（若Python版本不同需调整） wget https://files.pythonhosted.org/packages/5d/1a/1a4c72e5d0c1a849553f1d4b6a8a54b5c989b3c9a4a0a8d2e0b6f3e7e9b8/tensorflow-1.15.5-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl # 安装wheel pip install tensorflow-1.15.5-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl ``` #### **方法3：使用Docker镜像** 通过官方TensorFlow 1.15镜像直接运行： ```bash # 拉取Docker镜像 docker pull tensorflow/tensorflow:1.15.5 # 启动容器并挂载当前目录 docker run -it --rm -v $(pwd):/workspace tensorflow/tensorflow:1.15.5 bash # 在容器内执行冻结脚本 cd /workspace python freeze_model.py ``` --- ### **操作流程总结** 1. **创建Python 3.7虚拟环境** ```bash python3.7 -m venv tf1_env source tf1_env/bin/activate ``` 2. **安装TensorFlow 1.15** ```bash pip install tensorflow==1.15 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 3. **验证安装** ```bash python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)" # 应输出1.15.0 ``` 4. **执行冻结脚本** 确保在虚拟环境中运行： ```bash python freeze_model.py # 生成冻结模型frozen_facenet.pb ``` --- ### **常见问题处理** #### **1. 依赖冲突** 若安装时出现依赖冲突（如numpy版本不兼容），强制指定版本： ```bash pip install tensorflow==1.15 numpy==1.19.5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` #### **2. 缺少动态库** 若报错 `libcudart.so.10.0` 缺失，需安装CUDA 10.0： ```bash # 添加NVIDIA仓库 distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list # 安装CUDA 10.0基础库 sudo apt-get update sudo apt-get install cuda-toolkit-10-0 ``` --- ### **关键点总结** - **TensorFlow 1.15需配合Python 3.5-3.7**，高版本Python无法直接安装。 - **优先使用虚拟环境或Docker**，避免污染系统环境。 - 冻结模型完成后，可通过 `tf2onnx` 转换ONNX（需激活相同环境）。