在python 3.8 / CUDA 11环境下安装tensorflow 1.15
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了在python 3.8 / CUDA 11环境下安装tensorflow 1.15相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
tensorflow已经全面更新到tf2,其官网显示老版本的tensorflow 1.15只支持python3.7以及cuda10,然而30系显卡只支持CUDA11,并且新版本的ubuntu的官方apt源根本没有python3.7。
较新版本的python3.8/cuda 11如果想要使用tf1.15,一种方法是重新编译,或者去下载其他人编译好的二进制whl。但是重新编译和找whl都比较麻烦,老黄为了让新显卡用户用上tf1.15,和谷歌合作维护了一个tf1.15的库。另一种方法是使用docker,但是docker用起来稍麻烦。
库的地址为:https://github.com/NVIDIA/ten...
使用方法:
# 推荐在虚拟环境下操作(非必要)
# python3 -m virtualenv venv
# source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install nvidia-pyindex
pip install nvidia-tensorflow[horovod]
pip install nvidia-tensorboard==1.15
测试:
import tensorflow as tf
import tensorboard
tf.enable_eager_execution()
a = tf.random.uniform([1000, 1000])
b = tf.random.uniform([1000, 1000])
tf.matmul(a, b)
检查输出正常即可
以上是关于在python 3.8 / CUDA 11环境下安装tensorflow 1.15的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
[深度学习][环境配置]关于windows上如何使用cuda10.2支持onnxruntime的python版本
Ubuntu18.04安装cuda 11.3和TensorRT 8教程(碰到的坑及填坑方法,以及python和c++的TensorRT环境搭建)
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