Centos(腾讯云) 安装Tensorflow失败

本文记录了在疼讯云环境下安装TensorFlow遇到的问题及解决过程。从解决Python.h找不到的错误开始,到最后通过更换Python版本成功安装TensorFlow,分享了一条曲折但有效的安装路径。

每次搞环境都是一波三折,血泪交织,废话不多说,直接进入主题

疼讯云自带的python是2.7.5的,后面自己安装过python3.6 所以系统里是python2 python3共存的(pip2 pip3也是共存的)

然后用网上的指令pip3 install tensorflow 报错提示:

rc/python/grpcio/grpc/_cython/cygrpc.cpp:1166:20: fatal error: Python.h: No such file or directory

百度是python环境问题,pip3 install python3-devel解决

然后再执行pip3 install tensorflow 报错提示:

./src/core/ext/filters/client_channel/server_address.h:135:41: error: no matching function for call to ‘StrFormat(const char [3], const uint32_t&)’

百度了半天没有解决,中间就进入了各种摸索,最后解决办法:

卸载原来的python3:yum erase python3(注意千万不要卸载python,否则yum就不能用了,我就被坑了)

安装python3.8(教程:https://blog.youkuaiyun.com/fanxl10/article/details/106854062,他改了默认python的链接,我没改,后续还是用python3来执行)

再安装tensorflow:pip3 install tensorflow

终于大功告成!!!

总结:所谓总结都是马后炮,自己干就完事儿了,祝你好运

 

### 安装 TensorFlow 2.1 的方法 对于希望在 CentOS 7 上安装 TensorFlow 2.1 版本的情况,有多种方式可以选择。 #### 使用 Conda 进行安装 一种推荐的方法是利用 Anaconda 或 Miniconda 来管理 Python 环境以及依赖项。这可以通过创建一个新的 conda 环境并指定 Python 版本来实现[^4]: ```bash conda create --name tensorflow2_env python=3.7 ``` 激活新创建的环境之后,可以直接通过 conda 渠道来安装特定版本的 TensorFlow: ```bash conda activate tensorflow2_env conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow=2.1.0 [^1] ``` 这种方法的优势在于它能够自动处理所有的依赖关系,并且提供了相对隔离的工作空间。 #### 使用 Pip 工具进行安装 如果倾向于使用原生 Python 环境,则可以考虑采用 pip 方式来进行安装。考虑到网络速度等因素的影响,在国内可能更愿意选择加速镜像站点作为下载源[^3]: ```bash pip3 install tensorflow-gpu==2.1.0 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com ``` 需要注意的是,上述命令适用于 GPU 加速版;如果不具备 NVIDIA 显卡或者不需要 GPU 支持的话,应该去掉 `-gpu` 后缀仅保留 `tensorflow`. #### 验证安装成功与否 完成安装过程后,建议验证 TensorFlow 是否能正常识别到已有的 CUDA 资源(如果有)。可以在 Python 解释器内部执行如下代码片段测试 GPU 可用性[^5]: ```python import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available()) ``` 该函数返回 True 表明当前环境中 TensorFlow 成功连接到了至少一块支持计算功能的显卡设备上。
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