php7.4.1 configure: error: Package requirements (libxml-2.0 ＞= 2.7.6) were not met:

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博主在尝试编译PHP7.4时遇到问题，由于使用的是自编译的libxml2，通过指定--with-libxml-dir参数无法成功编译。在php官方论坛中，一位大佬指出PHP7.4需要pkg-config来找到libxml2。解决方案是设置环境变量PKG_CONFIG_PATH，将自编译的libxml2目录添加到pkg-config路径中。遵循这一建议，问题得到了解决。
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今天编译了一下php7.4 因为我的libxml 是自己编译

按照以前的版本方式  安装时指定

--with-libxml-dir=/opt/libxml2  一下编译的libxml 目录还是不可以
https://bugs.php.net/bug.php?id=79135&thanks=2  去php官方提了编译失败的问题，感谢大佬回答

大佬说 php 7.4 是依赖于pkg-config   需要把编译好的加入到pkg-config中

nikic大佬给的解决方案


   export PKG_CONFIG_PATH="$PKG_CONFIG_PATH:/opt/libxml2/lib/pkgconfig"
————————————————
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ERROR: No matching distribution found for tensorflow-gpu==1.13.1
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<think>好的，我需要帮助用户解决安装tensorflow-gpu==1.13.1时出现的“No matching distribution found”错误。首先，我得回忆一下用户提供的引用内容，看看有没有相关的线索。 根据引用[1]，用户最初尝试安装tensorflow-gpu==1.13.0时遇到了同样的错误，而引用[2]提到需要指定确切的版本号，比如1.13.1或1.13.2。这可能意味着用户应该检查他们是否输入了正确的版本号。不过用户现在的问题是关于1.13.1版本，所以可能需要进一步分析。 接下来，引用[3]提到CUDA版本兼容性的问题，特别是cu101和CUDA Toolkit的安装。这可能暗示tensorflow-gpu==1.13.1需要特定版本的CUDA和cuDNN。用户可能需要确认他们的CUDA版本是否符合要求。例如，TensorFlow 1.13.x通常需要CUDA 10.0，但用户提到CUDA 11.1或11.2，这可能不兼容，导致找不到匹配的包。 然后，引用[4]指出，错误可能是因为当前的Python版本不支持用户请求的TensorFlow版本。例如，TensorFlow 1.13.1可能不支持较新的Python版本，如3.8或更高，所以需要检查Python版本是否兼容。如果用户使用的是Python 3.8，可能需要降级到Python 3.6或3.7。 引用[5]中的例子显示，某些包可能没有适用于特定Python版本的预编译轮子（wheel），从而导致安装失败。因此，用户可能需要确认是否存在适用于其Python版本和操作系统的tensorflow-gpu==1.13.1的wheel文件。如果没有，可能需要从源代码构建，但这比较复杂。 综合这些信息，解决步骤可能包括： 1. 检查Python版本是否兼容，必要时降级。 2. 确保CUDA和cuDNN版本与TensorFlow 1.13.1的要求一致。 3. 使用虚拟环境隔离配置，避免与其他项目冲突。 4. 使用正确的pip命令指定版本，或者尝试从其他源安装。 5. 考虑使用Docker镜像或conda环境来获取预配置的环境。 还需要验证用户的具体环境，比如Python版本、CUDA版本、操作系统等，因为这些因素都会影响包的可用性。另外，可能需要建议用户查看TensorFlow官方文档，确认1.13.1版本的依赖要求，并确保所有依赖项都已正确安装和配置。</think>### 分步解决方案 #### 1. 检查Python版本兼容性 TensorFlow 1.x版本对Python版本有严格限制。$tensorflow\_gpu==1.13.1$ 支持的Python版本为 **3.5-3.7**： - 若使用Python ≥3.8，需降级至3.7或更低 - 通过命令验证当前版本： ```bash python --version ``` #### 2. 配置CUDA/cuDNN版本 $tensorflow\_gpu==1.13.1$ 需要以下组件： - **CUDA 10.0**（非11.x） - **cuDNN 7.4.1** 通过以下命令验证CUDA版本： ```bash nvcc --version ``` 若系统已安装CUDA 11.x，需通过以下方式解决： - 安装多版本CUDA Toolkit（例如同时安装10.0和11.x）[^3] - 使用环境变量指定版本： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` #### 3. 使用虚拟环境隔离 通过conda创建独立环境： ```bash conda create -n tf113 python=3.7 conda activate tf113 ``` #### 4. 执行安装命令 使用精确版本号安装： ```bash pip install tensorflow-gpu==1.13.1 ``` 若仍报错，尝试： - 使用清华镜像源加速： ```bash pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.13.1 ``` - 检查PyPI官方包列表： https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/1.13.1/ #### 5. 替代安装方案 若仍无法解决，可选择： - 使用Docker镜像： ```bash docker pull tensorflow/tensorflow:1.13.1-gpu ``` - 通过conda安装： ```bash conda install tensorflow-gpu=1.13.1 ``` ### 版本兼容对照表 | 组件 | 要求版本 | 验证方法 | |-------------|----------------|---------------------------| | Python | 3.5-3.7 | `python --version` | | CUDA | 10.0 | `nvcc --version` | | cuDNN | ≥7.4.1 | `cat /usr/include/cudnn.h`| ### 常见错误处理 1. **ERROR: No matching distribution found** - 确认pip版本≥19.0：`pip install --upgrade pip` - 检查拼写错误：版本号必须完全匹配[^2] 2. **CUDA版本冲突** - 通过`nvidia-smi`查看驱动支持的最高CUDA版本 - 安装多版本CUDA时需配置环境变量切换 3. **缺少cuDNN库** - 从NVIDIA官网手动下载安装：https://developer.nvidia.com/cudnn ### 相关问题 1. 如何检查TensorFlow是否成功识别GPU？ 2. 如何同时管理多个CUDA版本？ 3. TensorFlow 1.x与2.x的主要区别是什么？ --- [^1]: 当Python版本或CUDA环境不匹配时，pip无法找到对应版本的预编译二进制文件 [^2]: TensorFlow采用精确版本匹配机制，即使小版本号差异也会导致安装失败 : 通过软链接切换CUDA版本是多版本共存的常用方法
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