如何解決Linux中Tensorflow2.0安裝的問題

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。

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(kù)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億速云，關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識(shí)等著你來學(xué)習(xí)!