簡單利用conda安裝tensorflow-gpu=2.2.0的過程及問題解決
網(wǎng)上安裝tensorflow-gpu=2.2.0什么的一大推，而且最后還報錯，一般問題出現(xiàn)在：
一、安裝下載慢
二、cuda和cudnn版本不對
我最后實驗了，很好解決上面的問題。
2021年1月26日更新，python版本最好是3.7，3.8版本安裝有可能有問題，大概是conda沒有完全匹配好。
2021年8月10號更新，上面的問題官方解決了，首先使用conda命令安裝tensorflow-gpu=2.2.0，注意（需要已經(jīng)換成清華源了）
清華源命令：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2/ conda config --set show_channel_urls yes
安裝命令：
conda install tensorflow-gpu==2.2.0
如果上面方式不行，就按下面方法來。
一、安裝tensorflow-gpu=2.2.0使用清華源安裝，代碼如下：
pip install tensorflow-gpu==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
這樣下載速度飛起！
二、什么去官網(wǎng)下載cuda版本配置路徑，感覺都不靠譜，我實驗了，一個命令搞定，我的是1080Ti顯卡，先通過GeForce Experience把驅(qū)動更新到最新，我的cuda信息如下：
我cuda的是11.0，這不重要，一般需要cuda是10.1或者以上就可以了。
然后一句代碼安裝：
conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5
注意：不要改上面的版本，不然安裝成功了，使用時報錯，這里就是個坑，我試過很多，這兩個版本才是對應(yīng)的，不管tensorflow-gpu=2.0/2.1/2.2，都適用
tensorflow-gpu對應(yīng)的cuda版本網(wǎng)址：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
2021年5月18日更新，安裝tensorflow-gpu=2.4.0，使用python版本為3.7或者3.8，cudatoolkit=11.0，cudnn=8.0
安裝好后測試下，測試代碼;
import tensorflow as tf
import timeit
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 代碼用于忽略級別 2 及以下的消息（級別 1 是提示，級別 2 是警告，級別 3 是錯誤）。
with tf.device('/cpu:0'):
cpu_a = tf.random.normal([10000, 1000])
cpu_b = tf.random.normal([1000, 2000])
print(cpu_a.device, cpu_b.device)
with tf.device('/gpu:0'):
gpu_a = tf.random.normal([10000, 1000])
gpu_b = tf.random.normal([1000, 2000])
print(gpu_a.device, gpu_b.device)
def cpu_run():
with tf.device('/cpu:0'):
c = tf.matmul(cpu_a, cpu_b)
return c
def gpu_run():
with tf.device('/gpu:0'):
c = tf.matmul(gpu_a, gpu_b)
return c
# warm up
cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=10)
gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=10)
print('warmup:', cpu_time, gpu_time)
cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=10)
gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=10)
print('run time:', cpu_time, gpu_time)
print('GPU', tf.test.is_gpu_available())結(jié)果為：
warmup: 1.1624844 1.8189751
run time: 1.1631149999999995 0.0005907000000000551
GPU True
這樣就安裝成功了！
另外推薦個自動補全插件，很好用，TabNine，安裝方法鏈接如下：
https://www.tabnine.com/
2020年10月11號更新
最近可能出現(xiàn)的版本問題報錯，例如：
AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘compat’
解決方案：如下所示：
報錯：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘compat’
找了半天錯誤，發(fā)現(xiàn)問題了，如下：
2020年10月5號更新
tensorflow==2.1.0版本也出現(xiàn)了這個問題，也用相同方法改正，注意版本就行了！?。?br />個是2.2版本，所以你要裝2.0.0版本的：
pip install tensorflow-estimator==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
或者
conda install tensorflow-estimator==2.0.0
這樣就解決問題了。這個安裝估計是個bug，以前沒這個版本錯誤的，只是最近出現(xiàn)的。
到此這篇關(guān)于簡單利用conda安裝tensorflow-gpu=2.2.0的文章就介紹到這了,更多相關(guān)conda安裝tensorflow-gpu內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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