Linux Tensorflow2.0のインストール問題を解決する

conda アップデート conda
pip で tf-nightly-gpu-2.0-preview をインストールします
conda をインストール https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cudnn-7.3.1-cuda10.0_0.tar.bz2
conda をインストール https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cudatoolkit-10.0.130-0.tar.bz2

例:

まずcondaを更新する必要があります
最新バージョンのtf2.0がインストールされています
cudnn7.3.1およびcudatoolkit-10.0バージョンはダウンロードしてローカルにインストールできます。

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cudnn-7.3.1-cuda10.0_0.tar.bz2 を実行します。
conda インストール cudnn-7.3.1-cuda10.0_0.tar.bz2

エラーと解決策

古いライブラリの問題

エラー: 'wrapt' をアンインストールできません。これは distutils によってインストールされたプロジェクトであるため、どのファイルがそれに属するかを正確に判断できず、部分的なアンインストールしか実行できません。

古いバージョンには多くの依存関係があり、明確に削除することはできません。この場合、古いバージョンのアップグレードを無視する必要があります。次の解決策があります：pip install tf-nightly-gpu-2.0-preview --ignore-installed wrapt

NumPy バージョンの問題

もう1つの問題は、numpyの古いバージョンがあることです。pipを使用して、アンインストールするものがないことを示すメッセージが表示されるまでnumpyをアンインストールし、その後numpyを再インストールすることができます。

ドライバーの問題

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() が失敗しました。ステータス: CUDA ドライバーバージョンが CUDA ランタイムバージョンに不十分です

これはドライバーのバージョンが一致していないためです。NVIDIA公式サイトからcuda10.0ドライバー（上記と同じもの）をダウンロードできます。

インストールコマンド: https://juejin.im/post/5cce44e3f265da036902a89c 、すべて確認し、最後にwatch nvidia-smiを使用します。 watch nvidia-smi

結果を表示:

検査とその他

利用可能なテスト:

テンソルフローをtfとしてインポートする
print(tf.__version__)
print(tf.keras.__version__)

tf.test.is_gpu_available() の場合:
  デバイス = "/gpu:0"
それ以外：
  デバイス = "/cpu:0"

印刷(デバイス)

テンソルフローの出力情報を削減する

TensorFlow には、重要度の高い順に 4 つのレベルのログ情報があります: INFO (通知) < WARNING (警告) < ERROR (エラー) < FATAL (致命的)

tf.compat.v1.logging.set_verbosity('エラー')

または

インポートOS
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'

Tensorflow2.0 が Pycharm で問題を引き起こす

Tensorflow2.0 は通常 tensorflow.keras を通じて keras を使用しますが、pycharm はそれを要求しません。原因は、実際の keras パスは tensorflow/python/keras に配置されているが、プログラム内の tensorflow に python ディレクトリがないことです。解決方法は次のとおりです。

試す：
  tensorflow.python.keras を keras としてインポートします。
を除外する：
  tensorflow.kerasをkerasとしてインポートする

この方法では、Pycharm にプロンプトを表示することができ、プログラムの実行時にコードを変更する必要はありません。

要約する

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