這篇文章主要介紹了如何解決Linux中Tensorflow2.0安裝的問題,具有一定借鑒價(jià)值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
在海南州等地區(qū),都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局,加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場(chǎng)前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力,以專注、極致的服務(wù)理念,為客戶提供做網(wǎng)站、網(wǎng)站制作 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作按需定制網(wǎng)站,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),品牌網(wǎng)站設(shè)計(jì),成都營(yíng)銷網(wǎng)站建設(shè),成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè),海南州網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。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
舊庫問題
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版本問題
還有一個(gè)問題是說numpy存在舊版本,可以使用pip卸載numpy,直到提示沒有可卸載的為止,然后重新安裝numpy
驅(qū)動(dòng)問題
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下提示問題
tensorflow2.0 使用keras一般通過tensorflow.keras來使用,但是pycharm沒有提示,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。
感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“如何解決Linux中Tensorflow2.0安裝的問題”這篇文章對(duì)大家有幫助,同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián),關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道,更多相關(guān)知識(shí)等著你來學(xué)習(xí)!
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