Question

我正在尝试使用Conda安装tensorflow-gpu 1.15，以便轻松安装CUDA和cuDNN。问题是检查官方网站的compatibility chart，我需要python 3.6，CUDA 10.0和cuDNN 7.4。

通过conda search cudnn搜索Conda代表说没有cuDNN 7.4。还有其他安装所需软件包的方法吗？也许tensorflow 1.15也可以与其他版本的版本一起使用吗？

请注意，python 3.6，tensorflow-gpu 1.15和CUDA 10可以正确安装，但是如果没有cuDNN，似乎无法正确使用GPU。我最近才刚开始使用Conda，所以也许有一种我不知道的简单方法。我的Conda版本是4.9.1（miniconda版本）。

-更新--

以防万一我在尝试conda create -n myenv -c conda-forge tensorflow-gpu=1.15时添加错误：

Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source.
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: - 
Found conflicts! Looking for incompatible packages.
This can take several minutes.  Press CTRL-C to abort.
failed                                                                                                                                                                                                                                        

UnsatisfiableError: The following specifications were found to be incompatible with each other:

Output in format: Requested package -> Available versions

Package _tflow_select conflicts for:
_tflow_select==2.1.0=gpu
tensorflow==1.15.0 -> _tflow_select[version='2.1.0|2.3.0|2.2.0',build='gpu|mkl|eigen']
Note that strict channel priority may have removed packages required for satisfiability.

Answer 1

我不确定是否是问题所在，但我采用以下方式安装

conda create -n tensorflow1.15 python=3.5
conda activate tensorflow1.15
conda install cudatoolkit=10.0
conda install cudnn=7.3.1
pip3 install tensorflow-gpu==1.15

它似乎与GPU完美搭配。我不知道cuDNN 7.3.1是否像7.4一样工作。最好的方法是使用conda安装tensorflow，但这给我一个尝试安装tensorflow-gpu = 2.X的错误。

另外，也许有趣的是，您可以使用conda search -c nvidia <packageName>搜索CUDA和类似的官方安装程序。

Answer 2

我将通过conda而非conda安装tensorflow，让pip自己处理所有依赖项。张量流的GPU版本可用，例如在流行的conda-forge频道中：

conda create -n myenv -c conda-forge tensorflow-gpu=1.15

使用Conda安装Tensorflow 1.15 + CUDA + cuDNN

2 个答案: