在conda环境中安装Tensorflow 2.0

Question

在conda环境中安装Tensorflow 2.0

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我想知道有没有人知道如何在使用Python 3.7的conda环境中安装tensorflow==2.0.0-alpha0。是否可以使用Python 3.7，还是必须降级到3.6？无论哪种方式，需要使用什么命令，因为以下命令找不到任何软件包。

conda install tensorflow==2.0.0-alpha0
conda install tensorflow 
conda install tensorflow=2.0.0-alpha0

我正在使用 Fedora 29 和 Conda 4.6.8 谢谢！

- polmonroig

7个回答

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可能情况是你想要的软件包版本在conda-forge中不可用。你可以通过pip在conda环境中安装软件包。

pip install tensorflow==2.0.0-alpha0

同时，要求中没有说明需要使用 Python 3.7，您可以尝试运行或者降级至 Python 3.6。

- MDah

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谢谢！这在Python 3.7上运行良好。虽然我有点担心在这种情况下使用两个软件包分发是否是一个好主意，即在conda内部使用pip。 - polmonroig

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太好了，它起作用了！同时使用pip和conda可能会出现问题，但在我的经验中，我从未遇到过麻烦。如果您想获取更多信息，anaconda的制造商在此方面有一篇不错的博客文章https://www.anaconda.com/using-pip-in-a-conda-environment/。 - MDah

你尝试过 pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0 吗？这将安装 GPU 版本。答案中的是 CPU 版本。 - guagay_wk

更新：新的beta版本可以通过命令pip install tensorflow==2.0.0-beta1获得。Anaconda文档建议首先使用conda安装所有软件包，然后使用所谓的升级策略，即使用pip install --upgrade tensorflow==2.0.0-beta1。 - Agile Bean

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你现在可以使用conda在Python 3.7上安装TF2。您可以运行通常的命令。

$ conda install tensorflow=2.0 python=3.7

或者

$ conda install tensorflow-gpu=2.0 python=3.7

对于 GPU 版本，我的首选方法是使用一个 environment.yml 文件来管理依赖关系。您可以在我在 GitHub 上创建的这些模板存储库中找到有关如何执行此操作以及 TF2 和依赖项的示例。

https://github.com/kaust-vislab/tensorflow-cpu-data-science-project

https://github.com/kaust-vislab/tensorflow-gpu-data-science-project

- davidrpugh

最好说conda install tensorflow>2，而不是具体的旧版本。 - endolith

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问题出在conda install tensorflow上。 conda中没有tensorflow，你需要使用pip安装tensorflow。无需降级Python，它可以与Python 3.7一起工作。

使用以下命令： $ pip install --upgrade tensorflow==2.0.0-beta0 因为已发布了beta0版本，我提到了它。你可以选择其他tf版本。

我建议阅读TowardsDataScience上的这篇文章：Tensorflow 2.0安装步骤详解。

这篇文章涵盖了使用conda进行安装的步骤。

- inferno

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"conda没有TensorFlow"，实际上它有 - 但在撰写时不包含TensorFlow > v1.14。 - danodonovan

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您可能需要查看此链接：https://pypi.org/project/tf-nightly-2.0-preview/#files，以了解哪些Python版本和操作系统支持您的软件包

- jgoday

0

使用“pip install tensorflow-gpu”命令即可完成任务 - 下载Tensorflow-gpu = 2.4.1。

- Ujwala Kori Raj

虽然这个回答解决了问题，但它似乎重复了得票最高的答案的一部分。此外，对于conda用户来说，最好通过conda安装软件包，而不是通过pip。 - Ufos

很遗憾，您的答案并没有为得票最多的答案增加任何内容。也许您可以编辑它并添加更有用的信息。 - nico9T

0

我尝试使用conda install tensorflow或conda install tensorflow-gpu安装tensorflow v2，但是却遇到了许多不兼容的依赖关系。

只需运行

pip install -upgrade tensorflow-gpu

或者

pip install tensorflow-gpu=2.0.0以安装特定版本。

- QaraQoyunlu

很想看看你的错误信息。我使用conda安装TF2时没有遇到任何问题。特别是，你是否尝试在新环境中安装，还是在现有环境中安装？如果你遇到不兼容依赖项的错误，可能是后者。 - davidrpugh

David，我尝试在新的虚拟环境中安装TF。使用pip方法就可以了。 - QaraQoyunlu

你能否发布你使用的命令和Conda版本？因为我无法复制你所遇到的问题。 - davidrpugh

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- J Agustin Barrachina · Accepted Answer

TENSORFLOW 2.0发布版本已经发布！

从2019年10月1日起，TensorFlow不再是beta版本，而是正式版。

使用Anaconda

从2019年11月1日起，Anaconda支持Tensorflow 2.0.0。

选项1：最简单的方法是：

conda install tensorflow 或 conda install tensorflow-gpu

对于GPU模式，Anaconda会处理所有CUDA的安装，以使Tensorflow GPU模式正常工作，因此强烈建议使用此方法。

这种方法唯一的问题是，Anaconda可能没有最新版本的TensorFlow。例如，在2021年2月21日，conda的版本为2.3，而PIP版本为2.4。您可以查看当前版本的gpu或cpu。

选项2（虚拟环境）：强烈建议在安装tensorflow之前使用一个环境，在其中进行安装。您需要以下命令，该命令将首先创建一个环境，然后再安装tensorflow：（参见此处）

CPU: conda create -n <your_env_name> tensorflow
GPU: conda create -n <your_env_name> tensorflow-gpu

将<your_env_name>更改为有意义的名称，如tf-2

要使用tensorflow，请首先运行conda activate <your_env_name>

使用pip

使用pip安装tensorflow时，请参照tensorflow官方说明。只需像下面这样使用pip安装tensorflow即可：

# Current stable release for CPU-only
pip install tensorflow

在进行任何操作之前，我建议您在新环境中安装tensorflow，因此以下是三个步骤（使用anaconda）：

conda create --n <our_env_name> pip
conda activate <your_env_name>
pip install tensorflow

现在如果想要使用GPU版本的话，使用pip安装会比较困难。我建议你查看这个链接，里面会详细介绍需要安装的额外组件（如CUDA等）。