Установка Linux Tensorflow2.0

TensorFlow

Установите Тензорфлоу2.0

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

инструкция:

  • Сначала вам нужно обновить conda
  • Установлена ​​последняя версия tf2.0
  • Версии cudnn7.3.1 и cudatoolkit-10.0 можно загрузить и установить локально
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

Ошибки и решения

проблема со старой библиотекой

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.

Старая версия имеет много зависимостей и не может быть удалена однозначно.В настоящее время обновление старой версии следует игнорировать, то есть следующим образом Решение:pip install tf-nightly-gpu-2.0-preview --ignore-installed wrapt

проблема с пустой версией

Другая проблема заключается в том, что существует старая версия numpy, вы можете использовать pip для удаления numpy, пока не появится сообщение, что удалять нечего, а затем переустановить numpy

проблема с драйвером

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

Это вызвано несоответствием версии драйвера, вы можете перейти на официальный сайт NVIDIA, чтобы загрузить драйвер cuda10.0 (такой же, как указано выше).

Команда установки:bash ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.104.run, затем определите полностью и, наконец, используйтеwatch nvidia-smiПосмотреть Результаты:

Тест и другие

Доступные тесты:

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)

Уменьшить выходную информацию тензорного потока

Существует четыре уровня информации журнала TensorFlow, важность которых возрастает: INFO (уведомление) 

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

или

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

tensorflow2.0 задает вопросы под pycharm

tensorflow2.0 обычно использует keras через tensorflow.keras, но pycharm не запрашивает, причина в том, что фактический путь keras помещается в tensorflow/python/keras, но в программе нет каталога python в tensorflow, решение такое следует:

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

Таким образом, у pycharm могут быть подсказки, и в то же время нет необходимости изменять код во время работы программы.

ОШИБКА при использовании Tensorflow 2.0

Категории