tensorflow踩坑安装

在实验室服务器上安装TensorFlow1.13.1及BERT的过程中遇到numpy版本不兼容问题,通过回退numpy到1.16解决。还遇到pip版本低及Python版本冲突的问题,需创建Python3.5环境,更新pip并安装合适版本的TensorFlow。最终成功安装并能运行BERT。参考了多个博客链接解决各种问题。

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经过之前的经验这两天在实验室服务器上装环境就顺畅多了

1-在anaconda里创建虚拟环境py37w

2-activate以后设置镜像下载地址

3-pip安装tensorflow1.13.1

4-pip安装bert-tensorflow bert-server bert-client

 

问题:装tensorflow的时候会因为numpy报错 因为numpy版本太高

可以直接pip install numpy==1.16回退版本

 

启动bert服务端

bert-serving-start -model_dir chinese_L-12_H-768_A-12 -num_worker=1

-model_dir 是预训练模型的路径,-num_worker 是线程数,表示同时可以处理多少个并发请求

 

参考链接:https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/11938504.html

 


 

非常痛苦的安装经历 整了一天

一直用的python版本是3.7 

anaconda原来tensorflow版本中虽然python是3.5 但是pip的版本过低没法直接install 想升级pip又不起作用

最后的选择是:

1、重新建立一个虚拟环境python3.5 名为py35

2、activate py35

3、如果直接upgrade pip的话更新的是外边的pip 所以需要在python环境中更新py35中的pip

     p

<think>好的,用户现在的问题是询问如何选择适合自己环境的TensorFlow版本进行安装。根据用户提供的引用[1]和[2],可以看出用户之前可能遇到了版本不匹配的问题,导致安装失败。用户需要明确的指导来确定正确的TensorFlow版本,避免再次。首先,我需要整理用户提到的引用内容。引用[1]强调了TensorFlow、Keras和Python版本之间的兼容性,必须严格对应,否则安装会失败。引用[2]提到Windows7系统下选择TensorFlow版本需要匹配操作系统和其他依赖项,比如CUDA和cuDNN的版本,尤其是使用GPU加速的情况。 接下来,用户的需求是查询适合自己环境的TensorFlow版本。因此,我需要分步骤引导用户确认自己的系统环境,包括操作系统、Python版本、是否使用GPU等。然后根据这些信息,推荐对应的TensorFlow版本。 可能的步骤包括: 1.确认操作系统类型和版本(如Windows7、10,Linux,macOS)。2.检查Python版本,因为TensorFlow不同版本支持的Python范围不同。3.确定是否需要GPU支持,这会影响是否安装TensorFlow-GPU版本,并需要安装相应的CUDA和cuDNN驱动。4.参考官方版本对照表,推荐稳定版本,如TensorFlow2.10.0或2.9.3,并说明它们的兼容性。 5.提供安装命令示例,并提醒用户注意版本匹配。 此外,用户可能没有明确说明是否使用GPU,但根据常见问题,可能需要补充说明GPU支持的安装步骤,但根据用户当前的问题,可能暂时不需要深入,但需要提及这一点作为常见考虑因素。需要确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的参考资料来增强可信度。同时,生成的相关问题要围绕版本选择、安装问题、兼容性检查等,帮助用户进一步解决可能遇到的问题。</think>### TensorFlow 版本选择指南 #### 一、环境确认步骤 1. **操作系统** - Windows 7/10/11 - Linux (Ubuntu 18.04+ 或 CentOS 7+) - macOS 10.12.6+ *注意:TensorFlow 2.10+ 已停止支持 Windows 7,需升级系统或选择低版本[^2]。* 2. **Python 版本** TensorFlow 支持的 Python 版本范围: - TensorFlow 2.10+:Python 3.7-3.10 - TensorFlow 2.9+:Python 3.7-3.10 - TensorFlow 2.5+:Python 3.5-3.9 *使用 `python --version` 命令确认当前版本。* 3. **GPU 支持需求** - 若需 GPU 加速,需安装 `tensorflow-gpu`,并确保 NVIDIA 驱动、CUDA 和 cuDNN 版本匹配[^1]。 - 无 GPU 则直接安装 CPU 版本。 #### 二、推荐版本对照表 | 操作系统 | Python 版本 | TensorFlow 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 | |----------------|-------------|-----------------|-----------|------------| | Windows 10 | 3.7-3.9 | 2.10.0 | 11.2 | 8.1 | | Ubuntu 20.04 | 3.8-3.10 | 2.9.3 | 11.2 | 8.1 | | macOS Monterey | 3.8-3.10 | 2.10.0 | 无 | 无 | #### 三、安装命令示例 ```bash # CPU 版本(通用) pip install tensorflow==2.10.0 # GPU 版本(需提前安装 CUDA 和 cuDNN) pip install tensorflow-gpu==2.10.0 ``` #### 四、验证安装 ```python import tensorflow as tf print("TensorFlow 版本:", tf.__version__) print("GPU 是否可用:", tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` --- ### 常见兼容性问题 1. **版本冲突** - 若安装失败,检查 `pip` 版本是否满足要求(建议 `pip ≥20.0`)。 2. **依赖项缺失** - Windows 系统需安装 Microsoft Visual C++ 2019 Redistributable[^2]。 3. **GPU 检测失败** - 确认 CUDA 路径已添加到环境变量,例如: $$ \text{Path} \rightarrow C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin $$ ---
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