配置tensorflow-gpu报错及配置方法简述

最新推荐文章于 2024-10-16 13:49:48 发布

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#python #深度学习 #tensorflow

文章介绍了如何在Anaconda环境中，不安装CUDA和cuDNN的情况下，通过指定版本的cudatoolkit和cudnn，直接创建并配置支持GPU的Tensorflow1.12环境。过程中提到了numpy高版本导致的警告问题，并给出了降级numpy版本的解决方法。

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报错：
不用安装cuda cudnn在环境里直接配置tensorflow的代码：

报错：

…\Anaconda\envs\tf1.12gpu\lib\sitepackages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:523: FutureWarning: Passing (type, 1) or ‘1type’ as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / ‘(1,)type’.
在这里插入图片描述
numpy版本过高
解决办法：pip install numpy==1.16.0 -U

不用安装cuda cudnn在环境里直接配置tensorflow的代码：

例：配置tensorflow1.12

conda  install cudatooklkit=9.0 cudnn=7.2

conda create -n tf1.12gpu tensorflow-gpu==1.12 -y

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**版本兼容性**：TensorFlow 1.12.0 需要 CUDA 9.0 和 cuDNN 7（GPU版本）[^1][^4]。三者版本必须匹配，否则导入时会出错。 - **环境隔离推荐**：使用虚拟环境（如 `venv` 或 `conda`）避免系统级依赖冲突[^1]。 - **优先使用 pip 安装**：从源代码编译安装（引用[^5]）更复杂，仅适用于特定需求（如定制优化），建议优先采用 pip 方法。 #### 步骤 1: 准备工作（前置检查） - **检查 Python 环境**： - TensorFlow 1.12.0 支持 Python 3.5–3.6（不支持 3.7 及以上）。确保您使用兼容版本： ```bash python --version # 查看 Python 版本 ``` - 如果版本不匹配，安装 Python 3.6（如用 `conda create -n tf_env python=3.6` 创建虚拟环境）。 - **检查 CUDA 和 cuDNN（GPU 版本必备）**： - GPU 安装需要 CUDA 9.0 和 cuDNN 7。验证方法： ```bash nvcc --version # 查看 CUDA 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 # 查看 cuDNN 版本 ``` - 如果未安装或不匹配，参考 [CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive) 安装 CUDA 9.0，并从 [NVIDIA cuDNN](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive) 下载 cuDNN 7（Windows 用户需设置环境变量）[^1][^4]。 - **卸载旧版本 TensorFlow（避免冲突）**： - 如果系统有残留的 TensorFlow 安装，先卸载： ```bash pip uninstall tensorflow tensorflow-gpu # 卸载 CPU 和 GPU 版本 ``` - **彻底清理**：如果 pip 卸载不彻底（如残留文件导致导入错误），手动删除相关目录： ```bash rm -rf ~/.local/lib/python*/site-packages/tensorflow* # Linux/macOS del /S /Q "%APPDATA%\Python\Python*\site-packages\tensorflow*" # Windows CMD ``` 参考引用[^3]：卸载后重新安装是解决冲突的有效方法。 #### 步骤 2: 安装 TensorFlow 1.12.0 推荐使用 `pip` 安装，指定版本号和清华源（加速下载）。**注意**：确保使用 pip 对应您的 Python 版本（如 `pip3` 用于 Python 3）。 - **标准 pip 安装（推荐方法）**： - **GPU 版本安装**：使用引用[^2]中的命令，添加超时选项避免下载失败： ```bash python -m pip install --default-timeout=6000 tensorflow-gpu==1.12.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --no-cache-dir ``` - **CPU 版本安装**（如果不需要 GPU）： ```bash python -m pip install --default-timeout=6000 tensorflow==1.12.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --no-cache-dir ``` **命令解析**： - `--default-timeout=6000`：设置超时为 6000 秒，防止网络中断（引用[^2]）。 - `-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`：使用清华镜像源加速下载。 - `--no-cache-dir`：避免缓存导致文件冲突[^2]。 - **从源代码编译安装（可选）**：引用[^5]提供了编译流程，但**仅适用于高级用户或有特定优化需求（如 SSE 指令集）**。步骤简述： ```bash # 1. 下载源代码 (https://github.com/tensorflow/tensorflow/tags) wget https://github.com/tensorflow/tensorflow/archive/v1.12.0.tar.gz tar -xvf v1.12.0.tar.gz cd tensorflow-1.12.0 # 2. 运行配置脚本 (指定 Python 路径) ./configure # 选择 Python 3.6 路径（如 /usr/bin/python3），其他选项通常选 "no" # 3. 编译并构建 pip 包 bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package ./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg # 4. 安装生成的包 pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.12.0-*.whl ``` **注意**：编译需要 Bazel 和 C++工具链，且容易出错。优先建议 pip 安装[^5]。 #### 步骤 3: 验证安装安装后测试 TensorFlow 是否工作正常： ```python import tensorflow as tf print("TensorFlow 版本:", tf.__version__) ``` - **预期输出**: `TensorFlow 版本: 1.12.0` - **错误排查**： - 如果导入失败（如 `ModuleNotFoundError`），说明安装未完成；检查 pip 日志或重新运行安装命令。 - 如果提示 CUDA 错误，验证 CUDA 9.0 和 cuDNN 7 是否配置正确（引用[^1][^4]）。 - 在虚拟环境中测试，确保环境激活： ```bash source tf_env/bin/activate # Linux/macOS (venv) conda activate tf_env # Conda ``` #### 注意事项与常见问题 1. **依赖冲突处理**： - 如果安装后出现依赖错误（如 protobuf 版本不兼容），使用 `pip check` 扫描冲突： ```bash pip check ``` 如有错误，指定依赖版本安装（如 `pip install protobuf==3.6.0`）[^1]。 - 遇到顽固冲突时，创建干净的虚拟环境重新安装（引用[^1]提到重新安装 Python 是最彻底方案）。 2. **平台特定建议**： - **Windows 用户**：安装 CUDA 后需重启系统确保环境变量生效（引用[^4]）。如果安装失败，尝试以管理员权限运行 CMD。 - **Linux/macOS 用户**：优先使用系统包管理器安装 CUDA（如 `apt install cuda-9-0`）。 3. **引用关键点**： - 版本兼容性是成功的关键：TensorFlow 1.12.0 + CUDA 9.0 + cuDNN 7 必须匹配[^1][^4]。 - 安装中断或版本冲突时，先卸载再重装（引用[^3]）。 - 优先使用 pip 而非源代码编译，除非有优化需求（引用[^5]）。 #### 安装成功后的下一步 - 测试简单示例： ```python import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) ``` - 如果输出 `Hello, TensorFlow!`，则表示 TensorFlow 1.12.0 已正常工作。