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Estas tres bibliotecas son necesarias para reproducir el código. Se encontraron algunos problemas durante la instalación y las soluciones se registran a continuación.
1. Secuencia y método de instalación.
El orden es: jaxlib→jax→flax, recuerde verificar si puede usar la GPU después de la instalación
Método de instalación de jaxlib:
(1) Windows: https://whls.blob.core.windows.net/unstable/index.html
( 2) Linux o Mac: descargue el paquete de instalación directamente en https://pypi.org/ e instale
la instalación de jax: https://blog.csdn.net/Papageno_Xue/article/details/125754893
flax también se descarga e instala directamente en pipi.
2. Coincidencia de versiones
1. Entorno básico
Estas tres bibliotecas están instaladas en el entorno TensorFlow, por lo que la versión primero debe coincidir con la versión tf. Las versiones del entorno básico son las siguientes:
ml-collections 0.1.1
tensorflow-gan 2.1.0
tensorflow-gpu 2.9.0
tensorflow-hub 0.12.0
tensorflow-io 0.28.0
tensorflow-addons 0.17.1
tensorflow-datasets 4.3 .0
tensorflow- probabilidad 0.16.0
tensorboard 2.9.1
cuda 11.2, cudnn 8.2.0
2. Las versiones de las tres bibliotecas coinciden.
jaxlib 0.3.14+cuda11.cudnn82; jax 0.3.14; lino 0.5.3.
Aquí hay una herramienta muy útil, pipdeptree. Si necesita verificar las bibliotecas dependientes de una determinada biblioteca, incluida la versión correspondiente, puede usar pipdeptree -p nombre de la biblioteca para verificar.
Resumir
Este artículo presenta la secuencia de instalación y la coincidencia de versiones de flax, jax y jaxlib. Espero que sea útil para todos.