环境配置-Linux下安装tensorflow

最新推荐文章于 2025-07-10 16:22:27 发布

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本文详细介绍了如何安装特定版本的TensorFlow，包括GPU版本，并解决常见错误，如与CUDA和cudnn版本冲突的问题。同时，提供了测试安装是否成功的示例代码。

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http://tensorfly.cn/tfdoc/get_started/os_setup.html

https://blog.youkuaiyun.com/yeler082/article/details/80943040

官网给出的地址是0.5的tensorflow版本，相对比较老旧。安装是可以用指令指定安装版本，比如安装1.4.0版本：

pip install tensorflow-gpu==1.4

如果是安装GPU版本，需要根据CUDA和cudnn的版本进行选择

安装过程中需要下载相关内容。如果安装完成后import时报错，比如：

1、ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory

是因为tensorflow的版本和CUDA、cudnn版本不对，按照上表对应选择相应的版本。

2、ImportError: No module named protobuf或者

ImportError: cannot import name pywrap_tensorflow或者

ImportError: cannot import name descriptor

之前安装过protobuf，和tensorflow要求的版本不对应。可以先把本机的protobuf卸载，重新安装tensorflow，安装过程中会下载匹配的protobuf。

pip uninstall protobuf 卸载protobuf

安装好之后根据官网例子进行测试

$ python

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print sess.run(hello)
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print sess.run(a+b)
42
>>>