解决方法:
在不适用cond虚拟环境的情况下,重新安装tensorflow-gpu和keras。
卸载之前的版本:
conda uninstall tensorflow-gpu
conda uninstall keras
安装新的版本:
先执行: conda install tensorflow-gpu
后执行: pip install keras
后一个语句使用pip的目的在于,conda会安装多余的依赖。
本文介绍了解决TensorFlow-GPU和Keras版本冲突的方法,首先卸载现有版本,然后通过conda和pip重新安装,避免了conda安装过程中引入的多余依赖。
解决方法:
在不适用cond虚拟环境的情况下,重新安装tensorflow-gpu和keras。
卸载之前的版本:
conda uninstall tensorflow-gpu
conda uninstall keras
安装新的版本:
先执行: conda install tensorflow-gpu
后执行: pip install keras
后一个语句使用pip的目的在于,conda会安装多余的依赖。

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