怎么同时安装pytorch与tensorflow对应兼容的版本

最新推荐文章于 2024-06-28 10:34:49 发布
最新推荐文章于 2024-06-28 10:34:49 发布
阅读量2.7k 收藏 3
点赞数
分类专栏： 杂记 文章标签： pytorch tensorflow 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ftimes/article/details/121866555
版权

最近做到一个项目,需要混合使pytorch与tensorflow.
并且tensorflow要求1.15.
查阅cuda与cudnn版本对应之后, 由于平时使用的pytorch,pytorch也可以指定cuda套件版本,于是乎先装了pytorch1.7,然后尝试用cuda安装tensorflow1.15,
却死活都装不上,换成pip装上之后检测不到GPU.
cuda与cudnn均是按官网要求来的.
在这里插入图片描述
conda排查兼容性问题, 结果奇怪,所有的依赖都在其显示的要求之内.

后来全部卸载,先裝了tensorflow,后装pytorch,问题解决,此时pytorch版本为1.3.1.

记录在此,供大家参考.

关于TensorFlow和PyTorch共同安装的兼容版本尝试的记录 - env_name: tftorch
xdhsCS_cv_ml的博客
04-16 6394
因为要使用的代码需要TensorFlow，而原本代码是基于PyTorch的，所以正在研究哪些TensorFlow和PyTorch版本可以兼容。因为要尽量保证两个代码都能够运行，所以比较麻烦。在这里专门记录一下，主要是寻找合适兼容版本的思路，以及相关零散但有用信息的命令、用于查找的网站的记录。.........
PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？
最新发布
qq_43580271的博客
02-18 2305
PyTorch和TensorFlow都是深度学习框架，它们为构建、训练和部署神经网络提供了强大的工具。尽管它们的最终目标相同，但其设计哲学和实现方式有所不同。PyTorch：由 Facebook 的人工智能研究部门（FAIR）开发。它的特点是动态图（dynamic computation graph），即计算图是动态生成的，因此更适合用于研究和实验，代码调试更灵活，易于理解和修改。TensorFlow：由 Google 开发，是一个静态计算图的框架，意味着在运行前必须定义好计算图。
TensorFlow、pytorch和python对应的版本关系
weixin_46277779的博客
05-09 2887
TensorFlow和python的版本，pytorch和python还有cuda的版本。
Pytorch和Tensorflow，谁会笑到最后？
AI科技大本营
12-24 2628
作者 |土豆变成泥来源 |知秋路（ID:gh_4a538bd95663）【导读】作为谷歌tensorflow某项目的Contributor，已经迅速弃坑转向Pytorch。目前Ten...
[环境配置][原创]pytorch torchvision tensorflow cuda python对应表
FL1623863129的博客
10-15 1万+
pytorch版本 torchvision版本 cuda版本 python版本 备注 0.4.0 0.2.2 Cuda8.0/9.0/9.1 [3.5,3.7] 0.4.1 0.2.2 Cuda8.0/9.0/9.2 ...
Anaconda 搭建虚拟环境安装pytorch、TensorFlow
thebestone1022的博客
08-09 463
最近在搭建实验环境的过程中有点小心得： 在 Anaconda 下搭建虚拟环境，用于不同的实验需求 有的实验要求框架使用 pytorch，有的实验又要求使用 TensorFlow。 最近在搭建环境时，学到了一招就是利用 Anaconda 搭建虚拟环境，搭建不同的环境，适用于不同的任务需求，比较清晰。 Anaconda 虚拟环境创建 conda create -n env_name python=3.7 以上语句用于创建虚拟环境，env_name 为创建的虚拟环境名称，python=3.7 则是指
Anaconda同时安装Tensorflow和Pytorch（window系统）步骤/流程/方法
热门推荐
x007664的博客
04-17 2万+
目录前言一、Tensorflow的版本兼容性二、Pytorch的版本兼容性三、Tensorflow安装流程1.创建虚拟环境2.激活虚拟环境3.配置CUDA和CUDNN驱动框架4.加载tensorflow模块5.设置超时时间6.验证tensorflow安装成功四、Pytorch安装流程1.重新确认目标环境2.加载pytorch模块3.验证pytorch安装成功五、pycharm界面下Tensorflow和Pytorch的使用方法 前言 Tensorflow和pytorch是两个不同模块，导入import时对
anoconda环境中pytorch和tensorflow环境的兼容
01-20
CUDA是NVIDIA开发的用于加速计算密集型任务的软件平台，而PyTorch和TensorFlow这两个深度学习库都需要与特定版本的CUDA进行匹配才能正常工作。当两个框架所需的CUDA版本不一致时，就可能导致安装和使用上的困扰。 ...
Pytorch和Tensorflow安装【Win和Linux】
_____
06-28 851
这两种框架的搭建
关于windows下Tensorflow和pytorch安装教程
12-20
【Tensorflow介绍】 Tensorflow是Google开发的一个强大的开源机器学习库，它被广泛应用于各种机器...同时，注意安装过程中可能遇到的问题，如版本兼容性、环境隔离、依赖库冲突等，都需要根据实际情况进行妥善处理。
关于pytorch、TensorFlow、cuda版本匹配问题
岁寒良木的博客
12-29 2219
importError: Could not find 'cudart64_100.dll'
Tensorflow与python3.7适配版本
11-01
tensorflow与python3.7匹配的最新库，更新了python3.7以后可以自行下载，或者去国外python的扩展包下载界面自行下载。
cuda cudnn tensorflow对应_CUDA、显卡驱动和Tensorflow、Pytorch版本之间的对应关系
weixin_39859220的博客
11-25 959
一、显卡驱动与CUDA版本对应关系来源：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html大家关注我的公众号欢迎大家关注我的公众号欢迎大家关注我的公众号欢迎大二、CUDA与Linux内核以及GCC版本对应关系CUDA8.0版本对应关系来源：https://docs.nvidia.com/cuda/archi...
Windows10安装pytorch和tensorflow
weixin_45435630的博客
06-28 1327
https://blog.youkuaiyun.com/qq_39557388/article/details/104477244?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase.
pytorch和tensorflow最好不要使用同一个环境
YajunLin的博客
01-23 2741
综上所述，虽然可以在同一个环境中使用PyTorch和TensorFlow，但为了避免潜在的问题和弊端，通常建议将它们分别安装在独立的环境中。你需要处理两个不同的API和框架的细节，可能需要编写额外的逻辑来适配两个框架之间的差异。：PyTorch和TensorFlow都是较大的库，它们会占用一定的系统资源，包括内存和GPU。：PyTorch和TensorFlow可能具有相同或相似的函数或类名，如果同时在代码中使用这些框架，可能会导致命名冲突，使代码难以编写和维护。
tensorflow与pytorch 一起安装
weixin_40248634的博客
09-13 5228
在linux服务器中同一个虚拟环境装tf 和torch, 建议用pip 安装，conda 装容易出现版本依赖冲突 conda create -n tftorch 1 . 先用pip 安装 tensorflow-gpu (conda search tensorflow-gpu 可以搜索版本) pip install tensorflow-gpu==1.15 升级pip, 这个最新版的pip 可以用于解决tf 与torch 依赖包的版本冲突 pip install --upgrade pip 用p
深度学习环境配置(pytorch和tensorflow对应的gpu版本环境的兼容)：cuda10.1 + cudnn7.6.5 + tensorflow=2.3.0，tensorflow-gpu=2....
qq_39444290的博客
06-11 2265
配置结果： Anaconda2019[python3.7.3]+cuda10.1 + cudnn7.6.5 + tensorflow=2.3.0，tensorflow-gpu=2.3.0(tf23虚拟环境，python3.7.3)+pytorch1.81(cu101) + torch-geometric(PYG181虚拟环境，python3.7.13,两个环境及两个环境的python版本不同都是...
要把tensorflow和pytorch装在一个环境里面我走过的坑
m0_38038158的博客
09-10 5036
一开始发现tensorflow版本好难找到，千辛万苦，最后我的torch是1.2.0的，tensorflow参考https://blog.youkuaiyun.com/qq_41621362/article/details/89196753装的是1.12.0的，keras参考https://blog.youkuaiyun.com/qq_34451909/article/details/105894994是2.3.1的 后面发现是numpy的版本不对。 然后参考了https://blog.youkuaiyun.com/lzjstudy/arti
同时安装pytorch和tensorflow
01-09
### 安装配置PyTorch和TensorFlow共存 为了使PyTorch和TensorFlow在同一Python环境中顺利运行，建议创建一个新的Conda虚拟环境并按照特定顺序安装这两个库及其依赖项。这有助于避免潜在的冲突。 #### 创建新的Conda环境 推荐使用Python 3.6作为基础版本来确保最大程度上的兼容性[^2]： ```bash conda create --name tftorch python=3.6 ``` 激活新创建的环境： ```bash conda activate tftorch ``` #### 安装TensorFlow 接着优先安装TensorFlow以及其所需的CUDA工具包和其他必要的组件。这里以TensorFlow 2.3.0为例[^3]: ```bash pip install tensorflow==2.3.0 ``` 对于GPU支持，还需额外安装对应的CUDA和cuDNN版本。具体版本号取决于所使用的硬件情况和个人需求。 #### 安装PyTorch 完成上述操作后再继续安装PyTorch及相关CUDA套件。注意要选择与之前安装好的CUDA版本相匹配的PyTorch版本： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch ``` 通过这种方式设置环境能够有效减少两者之间的相互干扰，并提高系统的稳定性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值