Python 中的 CuDF 和 Tensorflow GPU 兼容性问题

Question

我写了一些需要tensorflow（使用gpu）和cudf、cupy的代码。以前，这不是问题，但现在，如果我安装： conda create --solver=libmamba -nrapids-23.12 -crapidsai-cconda-forge-cnvidia cudf=23.12 python=3.9 cuda-version=11.2 张量流 TensorFlow只能使用CPU，不能使用GPU。甚至，我尝试了 pip install tensorflow-gpu 和 pip install tensorflow[and-cuda] ，但问题存在，因为 cudf 需要 protobuf <5, >=4.21，而 gpu 的tensorflow 需要 protobuf<3.20,>=3.9.2。 有什么方法可以让我安装所有rapps包，包括可以利用GPU的cudf和tensorflow吗？ 任何帮助将不胜感激。

Answer 1

使用

cuda-version=12.0

而不是

cuda-version=11.2

应该可以解决此问题。您需要 CUDA 驱动程序 525 或更高版本才能使用 CUDA 12。

TensorFlow 2.15 的 CUDA 11 版本目前无法运行。 conda-forge 维护者正在寻找积极的贡献者来帮助解决这些问题：https://github.com/conda-forge/tensorflow-feedstock/pull/367#issuecomment-1890784430

只有 TensorFlow 2.15 足够新，可以与 cudf 依赖的其他依赖项（protobuf、libabseil）兼容，因此旧版本的 TensorFlow 2.14（具有 CUDA 11 支持）与 cudf 23.12 不兼容。

另请参阅此 GitHub 问题以获取更多信息：https://github.com/rapidsai/cudf/issues/14963