著者は最近、テンソルフローのインストール中にさまざまな穴に遭遇しましたが、解決に時間がかかりました。彼が彼に投げられた時間を記念する要約を次に示します⊙﹏⊙
設置環境
この記事は、深層学習GPUワークステーションの構成に関する一連の記事の1つです。最後の2つの記事では、anaconda、jupyter、cuda、cudnnなどのさまざまな基本的な動作条件を紹介しました。読者は、
深層学習グラフィックスに関する以前の2つの記事を見ることができます。ワークステーション環境のインストールと構成（1）CUDAとcuDNNのインストール
ディープラーニンググラフィックスワークステーション環境のインストールと構成（2）アナコンダのインストールと構成、jupyterlabの展開、起動時に自動起動
私たちの環境は、主にUbuntu 18.04、Anaconda 3などの環境に基づいています進行中
エラー1：
ライブラリ
が見つかりません、すべての種類の奇妙なエラー。ライブラリが見つからないことを示すこのエラーは、主にcudaとcudnnのバージョンがtensorflowでサポートされているバージョンと一致せず、エラーに互換性がないためです。読者は、tensorflowの公式ウェブサイトで関連するエラーを見つけることができますインストール環境では
cuda cudnn tensorflowのバージョンが高すぎても低すぎても対応している必要があります。このため、テンソルフローは適切なコンパイル環境を提供します。
インストールバージョンでは
、著者の最初の記事を参照してcudaおよびその他のソフトウェア操作をインストールするか、アップグレードする必要があります適応バージョンへ
エラー2：
使用する
nvidia-smi
GPUの
使用状況を表示する
top
ビューのCPU使用率は、
メモリが占めますが、GPU使用率がほぼゼロであるが、ことがわかった
。このエラーが原因tensorflowバージョン> = tensorflow-GPUバージョンにある
最初のCPUのバージョンを使用するための優先順位
は、使用することができます
pip list
バージョンを確認してこのエラーであるかどうかを確認するには、cpuバージョンをアンインストールするか、gpuバージョンをアップグレードします
。cpuバージョンは修正できます。tensorflowcpuバージョンを直接アンインストールすると便利です。アップグレードレベルについては、以下を参照してください
pip uninstall tensorflow
pipパッケージリストをもう一度確認してください。アンインストールしても問題ありません。
エラー3：
プロンプトtfにはxx関数がありません。プログラムは別のコンピューターで実行できますが、
ここでは機能しません。これは、実際にはtfバージョンが高すぎるか低すぎるため、適切なバージョンをインストールする必要があります。
まず、インストールされているすべてのテンソルフローをアンインストールしてください
pip uninstall tensorflow
pip uninstall tensorflow-gpu
CPUしかない場合は、最初に使用した指定バージョンをインストールします
pip install tensorflow==版本号
gpuバージョンを使用する必要がある場合は、cpuバージョンをインストールせずに実行します。
pip install tensorflow-gpu==版本号
cuda、cudnn、tfなどの互換性の問題に注意してください。エラー1を確認できます
究極の動き
読者は、私がXiaobaiだとしたらどうすればよいのかと尋ねるかもしれません。私はあらゆる種類の関係を理解することができません。または、研究室の教師が使用するさまざまなtfバージョンがあります。現時点では、Dockerを使用して仮想マシンと同等のtfイメージをインストールできます。この公式Webサイトには関連する手順があるので、あまり触れません。
