使用Conda安装Tensorflow 1.15 + CUDA + cuDNN

Question

我正在尝试使用 Conda 安装tensorflow-gpu 1.15，以便轻松安装 CUDA 和 cuDNN。问题是查官网的兼容性表我需要python 3.6，CUDA 10.0和cuDNN 7.4。

通过

conda search cudnn

搜索 Conda 代表，它说没有 cuDNN 7.4。还有其他方法可以安装所需的软件包吗？或者也许tensorflow 1.15也适用于其他版本组合？

顺便说一句，python 3.6、tensorflow-gpu 1.15 和 CUDA 10 安装正确，但如果没有 cuDNN，我似乎无法正确使用 GPU。 我最近刚刚开始使用 Conda，所以也许有一种我没有意识到的直接方法可以做到这一点。我的Conda版本是4.9.1（miniconda版本）。

---更新---

以防万一我在尝试时添加错误

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

：

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

我不确定这是否是问题所在，但我按照以下方式安装了

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

而且它似乎与 GPU 完美配合。我不知道 cuDNN 7.3.1 的工作方式与 7.4 一样。最好的方法是用conda安装tensorflow，但是它给我一个尝试安装tensorflow-gpu=2.X的错误。

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

我会让

conda

通过通过

conda

而不是

pip

安装tensorflow来处理所有依赖项本身。 GPU 版本的tensorflow 可用，例如在流行的

conda-forge

频道：

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

Answer 3

TensorFlow 1.15 的最佳设置是遵循此处的指南： https://tensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io/en/tensorflow-1.14/install.html#tf-install.

推荐版本为CUDA 10.0和cudNN 7.6.5

注意要安装的protobuf版本，如果你执行gpu版本是protobuf 4.21.1，但是你必须用命令重写：

pip install --upgrade tensorflow-gpu==1.15 "protobuf<4.0"

如果您使用CPU版本，建议使用此版本：(https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/tag/v3.4.0)以避免错误。只需下载 protoc-3.4.0-win32.zip（Windows）

希望有帮助。

Answer 4

如果我能让任何人头痛，这对我有用（对于tensorflow 1.15.5） 对于最新的 GPU（30/40 Nvidia 系列），您无法从 conda forge 通道安装tensorflow-gpu=1.15。为此，您需要：

• 在您的 Linux 机器上下载并安装 miniconda/Anaconda，以便于安装 cuda 和 cudnn 库
遵循
• aurelie-navir回答（我使用python 3.8以实现兼容性）

conda create -n tensorflow1.15_nvidia python=3.8.18
conda activate tensorflow1.15_nvidia
conda install cudatoolkit=10.0
conda install cudnn=7.3.1

现在您需要将 nvidia-pyindex 通道添加到您的 pip 设置中才能下载官方
• Nvidia Tensorflow 1.x 项目

pip install --user nvidia-pyindex
pip install --user nvidia-tensorflow[horovod]

这应该可以解决问题:)