安装tensorflow、tensorflow_gpu
安装这两者的方法是一样的,只是命令不同,根据自己的需要对应修改名称即可。
不使用镜像会超时或者中断错误。
使用镜像安装tensorflow_gpu版本
我这里安装的是2.12.0版本,你可以根据自己的CUDA版本选择合适的版本。
bash
pip install tensorflow_gpu==2.10.0 -i https://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
安装中
安装成功
标题测试安装tensorflow_gpu是否成功
这里我测试的是tensoeflow_gpu,在网上找一个测试程序即可。
测试时,报错
错误:
bash
TypeError: Descriptors cannot be created directly.
If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0.
If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are:
1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower.
2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower).
报错的主要原因是因为protobuf的版本太高而导致编译错误,所以我们只需要按照编译器提示的信息下载3.19.0对应的版本即可解决问题。
方法:
在python终端更新protobuf的版本为错误提醒的版本即可
测试tensoeflow的cpu和gpu版本运行
都运行成功,说明tensorflow_gpu安装成功。
安装tensorboardX
1.tensorflow环境下安装
方法:
在python设置中直接添加tensorboardX的包即可。
2.pytorch环境下安装
在python设置中直接添加会超时或者中断错误。
需要在conda环境下安装。
首先激活conda环境
bash
activate
conda activate [这里写你的python环境]
pip install tensorboardX