解决Linux Tensorflow2.0安装问题
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
说明:
- 首先需要更新conda
- 安装的是tf2.0最新版
- cudnn7.3.1和cudatoolkit-10.0版本,可以下载下来本地安装
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
出现的错误及解决方案
旧库问题
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.
旧版本依赖多,不能清晰的删除,此时应该忽略旧版本升级,即如下 解决办法: pip install tf-nightly-gpu-2.0-preview --ignore-installed wrapt
numpy版本问题
还有一个问题是说numpy存在旧版本,可以使用pip卸载numpy,直到提示没有可卸载的为止,然后重新安装numpy
驱动问题
tensorflow.python.framework.errors_impl.internalerror: cudagetdevice() failed. status: cuda driver version is insufficient for cuda runtime version
这是因为驱动版本不匹配导致的,可以到nvidia官网下载cuda10.0(和上面的一致)的驱动
安装命令: ,然后一路确定,最后使用
watch nvidia-smi
查看结果:
测试及其他
测试可用:
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)
减少tensorflow输出信息
tensorflow的log信息共有四个等级,按重要性递增为:info(通知)<warning(警告)<error(错误)<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下提示问题
tensorflow2.0 使用keras一般通过tensorflow.keras来使用,但是pycharm没有提示,原因是因为实际的keras路径放在tensorflow/python/keras,但是在程序中tensorflow有没有python这个目录,解决方法如下:
try: import tensorflow.python.keras as keras except: import tensorflow.keras as keras
这样pycharm既可以有提示,同时也不需要在程序运行的时候修改代码了。
总结
以上所述是小编给大家介绍的解决linux tensorflow2.0安装问题,希望对大家有所帮助
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