【1】如何安装和卸载tensorflow |
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【1】如何安装和卸载tensorflow
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前言一、tensorflow-cpu指定版本的卸载二、tensorflow-gpu指定版本的卸载三、tensorflow-cpu指定版本的安装1、创建虚拟环境2、激活虚拟环境3、安装指定版本的tensorflow
四、tensorflow-gpu指定版本的安装安装CUDA安装cuDNN安装tensorflow_gpu-2.1.0测试tensorflow安装成功可能遇到的问题
总结
前言
学习随笔，权作记录。 一、tensorflow-cpu指定版本的卸载 >> pip uninstall tensorflow==版本号 例如： >> pip uninstall tensorflow==2.1.0 二、tensorflow-gpu指定版本的卸载 >> pip uninstall tensorflow==版本号 例如： >> pip uninstall tensorflow-gpu==2.1.0 三、tensorflow-cpu指定版本的安装 1、创建虚拟环境打开Anaconda prompt（Anaconda3）
按“y”，再按回车即可。
在base环境下输入conda activate pachong，即可进入pachong环境 >> conda activate pachong
讲镜像源切换为清华大学的镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ # 设置搜索时显示通道地址 conda config --set show_channel_urls yes再输入，等待安装即可。 >> conda install tensorflow=版本号 例如： >> conda install tensorflow=1.15.0 四、tensorflow-gpu指定版本的安装首先，根据python版本，确定tensorflow-gpu，cuda和cudnn的版本。 在我们的具体使用中，其实真正需要的并不是整个CUDA，而是cudatoolkit，所以我们在这里直接安装cudatoolkit 激活虚拟环境conda activate pachong
再pachong环境下，输入conda install cudnn=7.6，安装cudnn的7.6版本。
安装tensorflow使用pip安装，在虚拟环境下输入pip install tensorflow-gpu==2.1.0，即可安装。
进入虚拟环境tensorflow 如果安装完成，测试的时候出现如下问题： 以上就是全部内容，除了换源之外还有类似于直接在命令中加镜像源的下载方式，以及直接下载whl镜像源文件，安装的方式。有兴趣的可以自行搜索。 |
检查当前环境下python的版本
根据python的版本，创建虚拟环境pachong
输入conda info -e，查看全部的环境，可以看到pachong环境已经创建完成。
下文以安装tensorflow_gpu-2.1.0为例。
输入conda conda install cudatoolkit=10.1，安装10.1版本的cudatoolkit。
大概是300MB左右。
大概200MB左右。
在虚拟环境下，打开python 
在python下输入import tensorflow as tf 
在输入tf.test.is_gpu_available()，即可。若最后为True表示GPU可用，证明已经成功安装Tensorflow的GPU版本。 
解决方案：根据描述的情况将protobuf的版本降到3.19.0以下即可。 具体命令如下：【本文地址】
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