Windows下安装tensorflow-gpu的小坑

本文介绍了解决TensorFlow-GPU安装过程中遇到的setuptools版本冲突问题的方法。通过使用pip命令并指定忽略已安装的setuptools,可以成功安装符合要求版本的setuptools,进而完成TensorFlow-GPU的安装。

错误提示:No matching distribution found for setuptools<=39.1.0 (from tensorflow-gpu)

解决方案:

pip install --ignore-installed setuptools

##现在安装的setuptools版本是40.0.0 高于tensorflow-gpu需要的,但不急

pip install tensorflow

##系统会先卸载之前安装的setuptools,tensorboard,tensorflow-gpu。然后重新安装。这个时候setuptools的版本<=39.1.0 (from tensorflow-gpu)

PS:意外发现,一脸蒙蔽

更新日期:2018-8-5


 

首先,安装TensorFlow时选择CPU版是因为大多数用户并不需要GPU加速,而且CPU版的安装和配置过程相对简单。在使用Anaconda进行安装时,可以大大减少依赖冲突和错误的发生。根据提供的辅助资料《Anaconda安装Tensorflow全攻略:避坑指南》,在遇到安装错误时,可以遵循以下步骤来解决: 参考资源链接:[Anaconda安装Tensorflow全攻略:避坑指南](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/12c07pfmnc?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 确认操作系统版本:TensorFlow目前只支持64位的Windows操作系统,因此你需要确保你的Windows是64位的。 2. 确认Anaconda环境:确保你安装的是与Windows版本匹配的Anaconda版本。例如,如果你使用的是Windows 10 64位系统,那么应该下载对应的Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe。 3. 创建TensorFlow专用环境:使用Anaconda创建一个新的Python环境,这样做可以避免与其他Python项目存在冲突。可以通过以下命令创建并激活环境: ```bash conda create -n tfenv python=3.5.2 conda activate tfenv ``` 4. 使用conda安装TensorFlow:在激活的环境中,使用conda命令安装TensorFlow: ```bash conda install tensorflow ``` 如果你遇到了具体的错误信息,需要根据错误信息进行具体问题的排查。例如,如果错误信息提示找不到numpy或scipy库,可以通过conda安装这些依赖库: ```bash conda install numpy scipy ``` 5. 使用清华镜像加速安装:在安装过程中,可以使用清华的conda镜像源来加速下载和安装过程。在安装命令前加上镜像源地址,如: ```bash conda install -c *** ``` 6. 检查环境变量:确保Anaconda和conda命令的路径已经添加到系统环境变量中,这样可以在任何命令行窗口中使用它们。 通过以上步骤,你应该能够解决在安装TensorFlow时遇到的大部分错误。如果错误依然存在,建议详细记录错误信息,并查阅Anaconda社区或TensorFlow官方文档获取帮助。另外,还可以参考《Anaconda安装Tensorflow全攻略:避坑指南》中的详细指南和避坑小贴士,这将帮助你更好地完成TensorFlow安装和环境配置。 参考资源链接:[Anaconda安装Tensorflow全攻略:避坑指南](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/12c07pfmnc?spm=1055.2569.3001.10343)
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