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解決Linux Tensorflow2.0安裝問(wèn)題

 更新時(shí)間:2019年05月06日 10:36:40   作者:SunYanCN  
這篇文章主要介紹了Linux Tensorflow2.0安裝問(wèn)題及解決方法,非常不錯(cuò),具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下
conda update conda
pip install tf-nightly-gpu-2.0-preview
conda install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cudnn-7.3.1-cuda10.0_0.tar.bz2
conda install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cudatoolkit-10.0.130-0.tar.bz2

說(shuō)明:

  • 首先需要更新conda
  • 安裝的是tf2.0最新版
  • cudnn7.3.1和cudatoolkit-10.0版本,可以下載下來(lái)本地安裝
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cudnn-7.3.1-cuda10.0_0.tar.bz2
conda install cudnn-7.3.1-cuda10.0_0.tar.bz2

出現(xiàn)的錯(cuò)誤及解決方案

舊庫(kù)問(wèn)題

ERROR: Cannot uninstall 'wrapt'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.

舊版本依賴多,不能清晰的刪除,此時(shí)應(yīng)該忽略舊版本升級(jí),即如下 解決辦法: pip install tf-nightly-gpu-2.0-preview --ignore-installed wrapt

numpy版本問(wèn)題

還有一個(gè)問(wèn)題是說(shuō)numpy存在舊版本,可以使用pip卸載numpy,直到提示沒(méi)有可卸載的為止,然后重新安裝numpy

驅(qū)動(dòng)問(wèn)題

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

這是因?yàn)轵?qū)動(dòng)版本不匹配導(dǎo)致的,可以到NVIDIA官網(wǎng)下載cuda10.0(和上面的一致)的驅(qū)動(dòng)

安裝命令: https://juejin.im/post/5cce44e3f265da036902a89c,然后一路確定,最后使用 watch nvidia-smi

查看結(jié)果:


測(cè)試及其他

測(cè)試可用:

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.keras.__version__)

if tf.test.is_gpu_available():
  device = "/gpu:0"
else:
  device = "/cpu:0"

print(device)

減少tensorflow輸出信息

TensorFlow的log信息共有四個(gè)等級(jí),按重要性遞增為:INFO(通知)<WARNING(警告)<ERROR(錯(cuò)誤)<FATAL(致命的)

tf.compat.v1.logging.set_verbosity('ERROR')

或者

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'

tensorflow2.0在pycharm下提示問(wèn)題

tensorflow2.0 使用keras一般通過(guò)tensorflow.keras來(lái)使用,但是pycharm沒(méi)有提示,原因是因?yàn)閷?shí)際的keras路徑放在tensorflow/python/keras,但是在程序中tensorflow有沒(méi)有python這個(gè)目錄,解決方法如下:

try:
  import tensorflow.python.keras as keras
except:
  import tensorflow.keras as keras

這樣pycharm既可以有提示,同時(shí)也不需要在程序運(yùn)行的時(shí)候修改代碼了。

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的解決Linux Tensorflow2.0安裝問(wèn)題,希望對(duì)大家有所幫助,如果大家有任何疑問(wèn)請(qǐng)給我留言,小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對(duì)腳本之家網(wǎng)站的支持!
如果你覺(jué)得本文對(duì)你有幫助,歡迎轉(zhuǎn)載,煩請(qǐng)注明出處,謝謝!

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