简单利用conda安装tensorflow-gpu=2.2.0的过程及问题解决
网上安装tensorflow-gpu=2.2.0什么的一大推，而且最后还报错，一般问题出现在：
一、安装下载慢
二、cuda和cudnn版本不对
我最后实验了，很好解决上面的问题。
2021年1月26日更新，python版本最好是3.7，3.8版本安装有可能有问题，大概是conda没有完全匹配好。
2021年8月10号更新，上面的问题官方解决了，首先使用conda命令安装tensorflow-gpu=2.2.0，注意（需要已经换成清华源了）
清华源命令：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2/ conda config --set show_channel_urls yes
安装命令：
conda install tensorflow-gpu==2.2.0
如果上面方式不行，就按下面方法来。
一、安装tensorflow-gpu=2.2.0使用清华源安装，代码如下：
pip install tensorflow-gpu==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
这样下载速度飞起！
二、什么去官网下载cuda版本配置路径，感觉都不靠谱，我实验了，一个命令搞定，我的是1080Ti显卡，先通过GeForce Experience把驱动更新到最新，我的cuda信息如下：
我cuda的是11.0，这不重要，一般需要cuda是10.1或者以上就可以了。
然后一句代码安装：
conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5
注意：不要改上面的版本，不然安装成功了，使用时报错，这里就是个坑，我试过很多，这两个版本才是对应的，不管tensorflow-gpu=2.0/2.1/2.2，都适用
tensorflow-gpu对应的cuda版本网址：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
2021年5月18日更新，安装tensorflow-gpu=2.4.0，使用python版本为3.7或者3.8，cudatoolkit=11.0，cudnn=8.0
安装好后测试下，测试代码;
import tensorflow as tf
import timeit
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 代码用于忽略级别 2 及以下的消息（级别 1 是提示，级别 2 是警告，级别 3 是错误）。
with tf.device('/cpu:0'):
cpu_a = tf.random.normal([10000, 1000])
cpu_b = tf.random.normal([1000, 2000])
print(cpu_a.device, cpu_b.device)
with tf.device('/gpu:0'):
gpu_a = tf.random.normal([10000, 1000])
gpu_b = tf.random.normal([1000, 2000])
print(gpu_a.device, gpu_b.device)
def cpu_run():
with tf.device('/cpu:0'):
c = tf.matmul(cpu_a, cpu_b)
return c
def gpu_run():
with tf.device('/gpu:0'):
c = tf.matmul(gpu_a, gpu_b)
return c
# warm up
cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=10)
gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=10)
print('warmup:', cpu_time, gpu_time)
cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=10)
gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=10)
print('run time:', cpu_time, gpu_time)
print('GPU', tf.test.is_gpu_available())结果为：
warmup: 1.1624844 1.8189751
run time: 1.1631149999999995 0.0005907000000000551
GPU True
这样就安装成功了！
另外推荐个自动补全插件，很好用，TabNine，安装方法链接如下：
https://www.tabnine.com/
2020年10月11号更新
最近可能出现的版本问题报错，例如：
AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘compat’
解决方案：如下所示：
报错：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘compat’
找了半天错误，发现问题了，如下：
2020年10月5号更新
tensorflow==2.1.0版本也出现了这个问题，也用相同方法改正，注意版本就行了！！！
个是2.2版本，所以你要装2.0.0版本的：
pip install tensorflow-estimator==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
或者
conda install tensorflow-estimator==2.0.0
这样就解决问题了。这个安装估计是个bug，以前没这个版本错误的，只是最近出现的。
到此这篇关于简单利用conda安装tensorflow-gpu=2.2.0的文章就介绍到这了,更多相关conda安装tensorflow-gpu内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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