Linux Tensorflow2.0安裝

SunYanCN發表於2019-05-05
Linux

安裝Tensorflow2.0

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
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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
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出現的錯誤及解決方案

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.
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舊版本依賴多，不能清晰的刪除，此時應該忽略舊版本升級，即如下 解決辦法：pip install tf-nightly-gpu-2.0-preview --ignore-installed wrapt

numpy版本問題

還有一個問題是說numpy存在舊版本，可以使用pip解除安裝numpy,直到提示沒有可解除安裝的為止，然後重新安裝numpy

驅動問題

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
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這是因為驅動版本不匹配導致的，可以到NVIDIA官網下載cuda10.0(和上面的一致)的驅動

Linux Tensorflow2.0安裝
安裝命令：bash ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.104.run,然後一路確定，最後使用watch nvidia-smi檢視結果：

Linux Tensorflow2.0安裝

測試及其他

測試可用：

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)
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減少tensorflow輸出資訊

TensorFlow的log資訊共有四個等級，按重要性遞增為：INFO（通知）<WARNING（警告）<ERROR（錯誤）<FATAL（致命的）

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

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
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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，原因是因為實際的keras路徑放在tensorflow/python/keras，但是在程式中tensorflow有沒有python這個目錄，解決方法如下：

try:
    import tensorflow.python.keras as keras
except:
    import tensorflow.keras as keras
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這樣pycharm既可以有提示，同時也不需要在程式執行的時候修改程式碼了。

Tensorflow2.0使用中的BUG

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