yz9521的博客

很多小伙伴一定遇到了和我相同的问题，就是需要用到不同的tensorflow版本进行深度学习训练，这个时候不需要反复的安装，可以直接在anaconda下创建一个新的环境，在该环境下安装一个新的tensorflow即可。 这里我直接参考的是一个大佬的文章，大家可以直接按照他的步骤来，很完整了，上链接： https://blog.youkuaiyun.com/SMF0504/article/details/106756343?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog

安装一些py包时，由于要使用到国外的资源，下载速度很慢，咱们可以使用国内的镜像下载资源。 以清华镜像库为例，咱们安装一个tensorflow，使用方式如下： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.13.1 使用时修改安装命令后的py包名称即可。 ...

在安装py包出现一堆：Requirement already satisfied，这个时候可以尝试修改安装代码如下： （以安装tensorflow为例） pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu==1.13.1

前言： 前提说明，安装两个版本的tensorflow后出现了这个问题，先安装的环境正常运行，后安装的环境就有这个bug了。 分析问题： 可能是两个版本的tensorflow需要对应不同的cudann，导致其中一个得不到gpu资源。 解决方案： 在你需要运行的代码的最前面放入下面这段代码即可解决。 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0,1"/

首先说明前提，我出现这个bug是在安装了两个tensorflow版本的情况下发生的。 我分析的原因是：在一个环境内安装了两个版本的tensorflow，但是你使用conda list 命令不会显示。 解决的方法：打开环境，pip uninstall tensorflow，这个时候会出现两个版本中的一个，卸载之后就ok啦。 ...