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  • Tensorflow版本更新命令

    千次阅读 2018-12-06 13:49:12
    说明:Anaconda3主环境自带Python版本3.6.5,新建子环境tensorflow,Python 3.5.x 第一步: 打开Anaconda Prompt,进入主环境,切换到子环境(即激活子环境tensorflow),命令activate tensorflow,如下图 第二...

    环境:win7_64 + Anaconda3( 版本5.2.0 64位)

    说明:Anaconda3主环境自带Python版本3.6.5,新建子环境tensorflow,Python 3.5.x

    第一步:

    打开Anaconda Prompt,进入主环境,切换到子环境(即激活子环境tensorflow),命令activate tensorflow,如下图

    第二步:

    更新tensorflow库版本,输入命令 pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow,等待安装结束即可

    注:

    • 该命令没有指定tensorflow版本,自动搜索可用的,最新的版本。截至(20181206),最新版本1.12.0,也就是最终安装的tensorflow版本是1.12.0,亲测确认。
    • 如果想指定版本,输入命令pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow==x.x.x ,比如1.4.0
    • 更新版本命令也可以输入pip install --upgrade tensorflow,与pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow 的区别,还不是很清楚。如果已装高版本1.4.0,通过命令pip install --upgrade tensorflow==1.3.0 ,猜测可能失败,测试实际成功了。两条命令的区别,如果有大神知道,请告诉一声。

    第三步:

    查看已安装的tensorflow版本。第二步安装结束后,依次输入命令,即可看到tensorflow版本号

    python

    import tensorflow as tf

    tf.__version__(单词version前后都是两个下划线,__  

     

    展开全文
  • 一、WIndows安装GPU版本tensorflow注意一下几个问题一般就不会出错 (1)确定自己要安装哪个版本tensorflow-gpu; (1)根据自己要装的tensorflow-gpu版本确定要下载的CUDA版本; (2)根据要安装的CUDA版本...

    一、WIndows安装GPU版本tensorflow注意一下几个问题一般就不会出错

    (1)确定自己要安装哪个版本的tensorflow-gpu;

    (1)根据自己要装的tensorflow-gpu版本确定要下载的CUDA版本;

    (2)根据要安装的CUDA版本确定要下载的Cudnn版本。

    二、tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系

    不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示(图片有点旧了,python版本是2.7和3.3-3.8):

    在这里插入图片描述
    对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu的1.x版本,如1.14、1.15,建议安装CUDA10.0,不要安装CUDA10.1,安装后会提示缺少很多库文件,而导致GPU版本的tensorflow无法使用,如下图所示:
    在这里插入图片描述
    如果是2.0以上的tensorflow,按下面列表安装(2021年3月更新):

    TFCUDAcudnn
    2.010.07.6
    2.110.17.6
    2.210.17.6
    2.310.17.6
    2.411.08.0

    三、CUdnn与CUDA的对应关系

    NVIDIA官网链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10
    目前为止(2019年11月2日),最新的cuDNN版本号是7.6.3,7.5和7.6的cuDNN都支持CUDA10.1,7.4只能支持到CUDA10.0,一般如果安装的CUDA10.0的话,cuDNN7.4是可以的。

    四、检验tensorflow-gpu安装成功

    输入以下命令:

    import  tensorflow as tf 
    a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape = [3], name='a')
    b = tf.constant([1.0,2.0,3.0], shape = [3], name='b')
    c = a +b
    sess = tf.Session(config = tf.ConfigProto(log_device_placement =True))
    print(sess.run(c))
    

    若显示一下信息,说明安装成功。
    在这里插入图片描述
    如果按照以上方法安装后出现了以下错误:

    ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory
    

    那么在终端输入以下命令:

    sudo ldconfig /usr/local/cuda-10.0/lib64
    

    一般就能解决问题!

    也可用一下方式临时检验:
    对于2.0以前版本:

    tf.test.is_gpu_available()
    

    2.1以后版本:

    tf.config.list_physical_devices('GPU')
    
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  • tensorflow版本更新

    千次阅读 2017-06-25 10:52:27
    升级tensorflow 0.8 - 0.11在ubuntu中先安装ssh(为了方便远程) sudo apt-get install openssh-server service ssh start升级tensorflowsudo pip install –upgrade tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64 ...

    tensorflow 0.8 —-》》 0.11

    在ubuntu中先安装ssh(为了方便远程)
    sudo apt-get install openssh-server
    service ssh start

    更新tensorflow

    sudo pip install –upgrade tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64
    升级后导入tensorflow时出错
    ImportError: numpy.core.multiarray failed to import
    原因:numpy版本较低,不能支持tensorflow
    升级numpy
    python setup.py install

    导入tensorflow 成功

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    相应的tensorflow和numpy

    http://pan.baidu.com/s/1i5Lyn21 密码: bzfi

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  • 之前 写过一篇在 ubuntu 下安装 TensorFlow 的教程,那个时候 TensorFlow 官方还不支持 Windows 系统,虽然可以通过其他方法安装,但是终究不是原生的,而且安装过程繁琐易错。好消息是,Google官方在11月29号的...

    之前 写过一篇在 ubuntu 下安装 TensorFlow 的教程,那个时候 TensorFlow 官方还不支持 Windows 系统,虽然可以通过其他方法安装,但是终究不是原生的,而且安装过程繁琐易错。好消息是,Google官方在11月29号的开发者博客中宣布新的版本(0.12)将 增加对Windows的支持,我11月30号知道的,立马就安装试了试,安装过程非常简单,不过也有一些需要手动调整。

    这里写图片描述


    更新

    这里我会列出对本文的更新。

    • 2017 年 3 月 1 日:cuDNN 版本从 5.0 升级到 5.1 版本,更新 cuda 和 cudnn 下载地址。
    • 2017 年 3 月 20 日:标记 安装前准备 中的第五条 确保你安装了 VS2015 或者 2013 或者 2010。 为存疑。这是我之前在 TensorFlow 官网看到的,但是现在去翻了翻找不到了。如果有同学没有安装 VS 就把 TensorFlow 安装成功了的话,请在下方评论区说明下,到时候我会将这个要求标记为删除。谢谢。
    • 2017 年 3 月 26 日:更新 TensorFlow 安装命令。
    • 2017 年 4 月 18 日:
      • 安装前准备 第五条标记为删除,经过我再次试验发现不需要 VS 的支持。
      • 增加问题 Cannot remove entries from nonexistent file 的解决办法。
    • 2017 年 7 月 20 日:增加问题 ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'ImportError: No module named 'tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal 的时候` 的解决办法。
    • 2017 年 7 月 31日:更新关于 Python 版本的说明,TensorFlow 从 1.2 开始在 Windows 上支持 Python 3.6。感谢评论区 @Vince_Ace 提供的信息。
    • 2017 年 8 月 20 日:TensorFlow 1.3 发布,更新 cuDNN 版本说明。感谢评论区 @myseth1023 提供的信息。
    • 2017 年 8 月 21 日:删除 安装cuDNN 中容易误导人的部分(关于添加环境变量)。
    • 2018 年 3 月 12 日:TensorFlow 1.6 发布,更新相关说明,详细发布说明参考 Release TensorFlow 1.6.0
    • 2018 年 3 月 18 日:增加问题 #4 及其解决办法。
    • 2019 年 4 月 5 日:增加问题 #5 及其解决办法(针对 TensorFlow 1.13)。
    • 2019 年 10 月 14 日:TensorFlow 2.0 正式版 发布,更新相关说明和对应测试代码。详细发布说明参考 Release TensorFlow 2.0关于 TensorFlow 2.0 的新变化,我最近写一篇文章来专门说一说,写好后更新在这里。
    • 2020 年 11 月 10 日:增加 conda 安装方式。

    话题终结者

    大部分情况下,优先尝试用 conda,尤其是安装 GPU 版。conda 会自动帮你下载对应 cuda 和 cudnn,帮你处理依赖,真正的一键安装。

    conda install tensorflow-gpu  # GPU
    conda install tensorflow  # CPU
    

    如果 conda 安装出现错误或其他情况(conda 也是有一定几率出错的,而且conda 上一般版本更新较为滞后),考虑用 docker,最后再考虑下面的本地安装方式。


    想了解更多 TensorFlow 相关资讯,可扫描下方二维码关注 TensorFlow 官方微信。
    tensorflow 官方微信


    安装前准备

    TensorFlow 有两个版本:CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDAcuDNN 的支持,CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本,请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本,采用 pip 安装方式,所以就以 GPU 安装为例,CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。

    1. 这里 确认你的显卡支持 CUDA。
    2. 确保你的 Python 版本是 3.5 64 位及以上。(TensorFlow 从 1.2 开始支持 Python 3.6,之前的官方是不支持的)
    3. 确保你有稳定的网络连接。
    4. 确保你的 pip 版本 >= 8.1。用 pip -V 查看当前 pip 版本,用 python -m pip install -U pip 升级pip
    5. 确保你安装了 VS2015 或者 2013 或者 2010。此条非必须,删除。

    此外,建议安装 Anaconda,因为这个集成了很多科学计算所必需的库,能够避免很多依赖问题,安装教程可以参考 这里

    以上条件符合,那么恭喜你可以开始下载 CUDA 和 cuDNN 的安装包了,注意版本号会由于 TensorFlow 不同版本有变化,此处请结合下面的安装 CUDA安装 cuDNN 说明)。


    安装 TensorFlow

    由于 Google 那帮人已经把 TensorFlow 打成了一个 pip 安装包,所以现在可以用正常安装包的方式安装 TensorFlow 了,就是进入命令行执行下面这一条简单的语句:

    # GPU版本
    pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
    
    # CPU版本
    pip3 install --upgrade tensorflow
    

    然后就开始安装了,速度视网速而定。

    安装网之后你试着在 Python 中import tensorflow会告诉你没有找到 CUDA 和 cuDNN,所以下一步就是安装这两个东西。


    安装 CUDA

    • TensorFlow 1.6:CUDA 9.0
    • TensorFlow 1.13.1:CUDA 10.0
    • TensorFlow 2.0:CUDA 10.0

    这个也是很简单的,首先根据上面的版本去官网下载对应的安装包(~ 1.4 GB)。下载完那个 exe 文件就是 CUDA 的安装程序,直接双击执行就可以了,就像安装正常的其他软件一样,安装过程屏幕可能会闪烁,不要紧,而且安装时间有点长。

    安装完之后系统变量会自动为你添加上,这个不用管。

    测试一下是否安装成功,命令行输入 nvcc -V ,看到版本信息就表示安装成功了。

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-K9Ioxbgh-1571047832039)(https://i.imgur.com/Qjk8FSf.png)]


    安装 cuDNN

    • TensorFlow 1.6:cuDNN 7.0
    • TensorFlow 1.13.1:cuDNN >= 7.4.1
    • TensorFlow 2.0:cuDNN >= 7.4.1

    首先去官网下载对应版本的安装包(~ 173 MB)。其实这个是一个压缩包,解压放到任何一个目录下就行,然后把其中的bin目录路径添加到Path环境变量里。

    比如说我下载解压后放到了下图的 cuda 文件夹:

    这里写图片描述

    Path环境变量:

    path

    如果你已经安装了 cuDNN 5.0 ,那么升级 cuDNN 的方法可以参考 这里

    然后 import tensorflow 应该就成功了。


    测试

    TF 1.X 版本

    用一个简单的矩阵乘法测试一下,

    import tensorflow as tf
    
    a = tf.random_normal((100, 100))
    b = tf.random_normal((100, 500))
    c = tf.matmul(a, b)
    sess = tf.InteractiveSession()
    sess.run(c)
    

    这里写图片描述
    看不清的话可以右键在新标签页打开图片查看大图

    TF 2.X

    TF2 不再需要 session,像 numpy 一样直接运行即可

    import tensorflow as tf
    
    print(f"tensorflow version = {tf.__version__}", end='\n\n')
    
    a = tf.random.normal((100, 100))
    b = tf.random.normal((100, 100))
    c = tf.linalg.matmul(a, b)
    c_numpy = c.numpy()  # 可以使用 .numpy() 变成 numpy array 形式
    
    print(c, end='\n\n')
    print(c_numpy)
    

    tf2示例


    Issues

    #1 Cannot remove entries from nonexistent file

    如果在安装 TensorFlow 的时候出现类似 Cannot remove entries from nonexistent file c:\users\li\anaconda3\lib\site-packages\easy-install.pth 的错误,那么可以参考 Cannot remove entries from nonexistent #622osx 10.11 installation issues #135,里面说了好多种解决办法,我在这里介绍一种方法:在 pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 之前先执行 pip install --upgrade --ignore-installed setuptools

    #2 ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'

    这里写图片描述
    右键在新标签页打开图片查看大图

    这里写图片描述
    右键在新标签页打开图片查看大图

    这里写图片描述
    右键在新标签页打开图片查看大图

    如果在 import tensorflow 的时候这两个问题同时出现,那么很有可能是你的 cuda 和 cudnn 版本有问题,例如你的 cuda 版本是 8.0.60,而正确的是 8.0.44,重新安装正确的版本(文章里提供的)就可以。参考 On Windows, running “import tensorflow” generates No module named “_pywrap_tensorflow” error 。感谢 @qq_27690673 提供的信息。

    #3 ImportError: No module named 'tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal'

    这里写图片描述
    右键在新标签页打开图片查看大图

    如果在 import tensorflow 的时候出现此问题,那么你可能是在 tensorflow 的源码目录里进入了 python 解释器。离开该目录重新进入 python 解释器即可。

    #4 ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'

    以下报错信息参考自 import tensorflow failed, “ImportError: DLL load failed”. Even after install visual studio 2015, Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3. · Issue #17393 · tensorflow/tensorflow

    Traceback (most recent call last):
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 18, in swig_import_helper
        return importlib.import_module(mname)
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
        return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 994, in _gcd_import
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 971, in _find_and_load
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 955, in _find_and_load_unlocked
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 658, in _load_unlocked
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 571, in module_from_spec
      File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 922, in create_module
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 219, in _call_with_frames_removed
    ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。
    
    During handling of the above exception, another exception occurred:
    
    Traceback (most recent call last):
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
        from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 21, in <module>
        _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 20, in swig_import_helper
        return importlib.import_module('_pywrap_tensorflow_internal')
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
        return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
    ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'
    
    During handling of the above exception, another exception occurred:
    
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module>
        from tensorflow.python import *
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module>
        from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module>
        raise ImportError(msg)
    ImportError: Traceback (most recent call last):
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 18, in swig_import_helper
        return importlib.import_module(mname)
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
        return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 994, in _gcd_import
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 971, in _find_and_load
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 955, in _find_and_load_unlocked
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 658, in _load_unlocked
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 571, in module_from_spec
      File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 922, in create_module
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 219, in _call_with_frames_removed
    ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。
    
    During handling of the above exception, another exception occurred:
    
    Traceback (most recent call last):
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
        from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 21, in <module>
        _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 20, in swig_import_helper
        return importlib.import_module('_pywrap_tensorflow_internal')
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
        return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
    ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'
    
    
    Failed to load the native TensorFlow runtime.
    
    See https://www.tensorflow.org/install/install_sources#common_installation_problems
    
    for some common reasons and solutions.  Include the entire stack trace
    above this error message when asking for help.
    

    新版本的 TensorFlow(1.6)会出现此问题,根据 TensorFlow 1.6.0 的发布说明,该版本会使用 AVX 指令,所以可能会在旧 CPU 上不能运行:

    Prebuilt binaries will use AVX instructions. This may break TF on older CPUs.

    参考 Tensorflow 1.6.0 cpu fails on import on Windows 10 · Issue #17386 · tensorflow/tensorflow 的讨论,有两种解决办法

    感谢 @qq_41568117 提供的反馈。

    #5 No module named 'numpy.core._multiarray_umath'numpy.core.multiarray failed to importnumpy.core.umath failed to import

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-80XaFcdM-1571047832048)(https://i.imgur.com/jeN5YvA.png)]

    这是由于 numpy 版本较低,升级版本即可:

    $ pip install -U numpy
    

    END

    展开全文
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  • Windows 10 安装 TensorFlow 2.0 CPU 版本

    千次阅读 2020-08-20 16:06:02
    1. 安装anaconda 安装过程: Windows 10 安装 Anaconda 开发环境 2. anaconda和pip换源 参考其他博主的文章: anaconda换源和pip换源 3. 安装TensorFlow 2.0
  • 安装TensorFlow

    2019-10-07 17:53:28
    Infi-chu: ... Windows安装TensorFlow CPU版本:pip install tensorflow GPU版本:pip install tensorflow-gpu 更新TensorFlow: pip uninstall tensorflow pip install tensorfl...
  • 安装步骤 本人电脑基本配置: ...Python3.6.x + VS 2017 + GTX2060 + TensorFlow 2.0.0 + CUDA 10.0 + cuDNN 7.6.5(版本对应,不然就会失了智) 前奏 python安装 推荐使用python3.6.5(默认路...

空空如也

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