python import requests file_url = "https://.../tensorflow-2.5.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl" file_name = "tensorflow-2.5.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl" save_path = "/path/to/save/folder/"然后,我们可以使用`requests`库发出GET请求来下载文件。为了避免下载时出现问题,我们建议使用`stream`模式来下载文件,并将下载的内容逐个缓冲到磁盘上。
python response = requests.get(file_url, stream=True) with open(save_path + file_name, "wb") as f: for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024): if chunk: f.write(chunk)上面的代码将下载文件并将其保存在指定的文件夹中。如果下载的文件较大,可能需要等待一段时间才能完成下载。 最后,我们需要验证下载的文件是否正确。我们可以使用以下命令来检查文件的哈希值是否与官方发布的哈希值相匹配。
python import hashlib hash_value = hashlib.sha256() with open(save_path + file_name, "rb") as f: for chunk in iter(lambda: f.read(4096), b""): hash_value.update(chunk) if hash_value.hexdigest() == "EXPECTED_HASH_VALUE": print("File hash matches expected value.") else: print("File hash does not match expected value.")通过这种方法,我们可以使用编程技术下载TensorFlow镜像文件,并确保下载的文件正确无误。这对于许多使用TensorFlow的开发者来说是一个非常有用的技巧。
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