1.下载tensorflow安装包

tensorflow与python和CUDA版本对应表参照https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#cpu。
根据自己的python版本、CUDA版本，从Pypi官网下载合适的tensorflow。cpu版本的搜索tensorflow，gpu版本的搜索tensorflow-gpu，搜索出的都是最新版本

点进去后在网页左侧点击Release history，从历史版本中点击自己所需的版本

在对应版本中点击Download files

找到自己版本对应的whl文件下载，记住文件所在路径

2. pip安装

以tensorflow-gpu1.15.0 linux版本为例，在命令行输入

pip install yourpath/tensorflow-1.15.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl

由于离线安装，此时如果依赖库不符合要求，会弹出和网络NewConnectionError有关的WARNING，所以需要按照提示把依赖库先安装了。

从WARNING最后一行可以看到缺的是什么库，例如/simple/gast/就是提示缺gast依赖包，由于未联网所以无法下载安装。

3. tensorflow-gpu依赖库

可以在镜像源中手动下载所需依赖库。如清华镜像源https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
例如想安装gast，进入https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/gast/，选择对应版本即可。
在此提供tensorflow-gpu1.15.0依赖库版本：

keras-applications>=1.0.8
wheel>=0.26
grpcio>=1.8.6
opt-einsum>=2.3.2
six>=1.10.0
astor>=0.6.0
termcolor>=1.1.0
wrapt>=1.11.1
absl-py>=0.7.0
google-pasta>=0.1.6
gast==0.2.2
numpy<2.0,>=1.16.0
tensorboard<1.16.0,>=1.15.0
protobuf>=3.6.1
tensorflow-estimator==1.15.1
keras-preprocessing>=1.0.5
h5py
werkzeug>=0.11.15
setuptools>=41.0.0
markdown>=2.6.8

这些依赖库都安装完成后，再次pip install tensorflow的whl文件就可以成功了。

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离线安装tensorflow，tensorflow-gpu1.15.0依赖库

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