Невозможно установить тензорный поток с помощью conda с python 3.8
Недавно я обновился до Anaconda3 2020.07, который использует python 3.8. В прошлых версиях анаконды tenorflow устанавливался успешно. Не удалось успешно установить Tensorflow в этой версии.
Я выполнил команду ниже;
conda install tensorflow-gpu
Сообщение об ошибке, которое я получил, показано ниже;
UnsatisfiableError: The following specifications were found
to be incompatible with the existing python installation in your environment:
Specifications:
- tensorflow-gpu -> python[version='3.5.*|3.6.*|3.7.*|>=3.7,<3.8.0a0|>=3.6,<3.7.0a0|>=3.5,<3.6.0a0|>=2.7,<2.8.0a0']
Your python: python=3.8
If python is on the left-most side of the chain, that's the version you've asked for.
When python appears to the right, that indicates that the thing on the left is somehow
not available for the python version you are constrained to. Note that conda will not
change your python version to a different minor version unless you explicitly specify
that.
The following specifications were found to be incompatible with your CUDA driver:
- feature:/win-64::__cuda==11.0=0
Your installed CUDA driver is: 11.0
Есть ли команда conda с правильными параметрами для успешной установки tenorflow?
13 ответов
Последняя разработка для установки tensorflow на anaconda.
https://anaconda.org/anaconda/tensorflow https://anaconda.org/anaconda/tensorflow-gpu
9 дней назад Anaconda загрузила новый пакет tensorflow v2.3. Пользователи Anaconda3 2020.07 (использует python v3.8) могут легко перейти на tenorflow v2.3 с помощью следующих команд;
conda install -c anaconda tensorflow
conda install -c anaconda tensorflow-gpu
Я лично проверил, что установка прошла успешно.
Остальные ответы на этот вопрос уже устарели.
Tensorflow несовместим с Python 3.8. См. https://www.tensorflow.org/install/pip.
Вам нужно понизить версию Python:
conda install python=3.7
Создайте среду с помощью python 3.7, а затем активируйте ее:
conda create -n p37env python=3.7
conda activate p37env
И установите tensorflow. Это сработало для меня, и я нашел ответ из руководства пользователя Anaconda (в разделе, как использовать другую версию python: https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/getting-started.html#managing-python)
я думаю, у нас есть два варианта
pip install tensorflow
или мы можем использовать другой env анаконды, например, как показано ниже
conda create -n tf tensorflow pydotplus jupyter
conda activate tf
Для поддержки Python 3.8 требуется TensorFlow 2.2 или новее.
Итак, существует версия Tensorflow, совместимая с python 3.8.
Проблема в том, что TensorFlow 2.2 недоступен через conda в Windows, это должно быть причиной, по которой вы получаете
PackagesNotFoundError при беге
conda install tensorflow=2.2
На самом деле вы можете напрямую использовать pip внутри приглашения anaconda, после того, как я его протестировал, я обнаружил, что conda поддерживает pypi, сначала запустите приглашение anaconda с разрешением администратора (в Windows), затем введите "conda update --all", чтобы убедиться, что все пакеты самые последние, и, наконец, введите "pip install tensorflow" для установки (новая версия tensorflow уже включает tenorflow-gpu).
Затем с помощью кода VS открыть ipynb и запустить
import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()
все выглядит хорошо.
Для получения дополнительной информации обратитесь к официальной документации Anaconda: https://docs.anaconda.com/anaconda/.
Похоже, у tensorflow 2.5 на GPU есть проблемы со spyder. Итак, я создал новую среду и установил графический процессор tensorflow, как было предложено Anaconda. Теперь я должен использовать либо приглашение, либо jupyter. По крайней мере, это работает
Единственный рабочий ответ для меня:
conda install -c conda-forge tensorflow
Расширяя ответ Уильяма здесь с более подробными инструкциями и предостережениями. Pip - это рекомендуемый способ установки последней версии tensorflow в соответствии с инструкциями по установке tensorflow - «Хотя пакет pip, предоставляемый TensorFlow, рекомендуется, доступен пакет Anaconda, поддерживаемый сообществом».
Вот код, который использует pip для установки в среде Conda:
conda create -n env_name python=3.8
conda activate env_name
conda install pandas scikit-learn matplotlib notebook ##installing usual Data Science packages that does include numpy and scipy
pip install tensorflow
python -c "import tensorflow as tf;print(tf.__version__)" ##checks tf version
В общем, мы должны быть осторожны при смешивании двух менеджеров пакетов (conda и pip). Итак, предполагается, что:
Только после того, как conda была использована для установки как можно большего количества пакетов, можно использовать pip для установки любого оставшегося программного обеспечения. Если в среду необходимы изменения, лучше создать новую среду, а не запускать conda после pip.
Например, если мы хотим установить seaborn в только что созданной среде, мы должны:
conda create --name cloned_env --clone env_name
conda activate cloned_env
conda install seaborn
Как только мы проверим
cloned_env среда работает нормально, мы можем удалить
env_name Окружающая среда.
Я столкнулся с той же проблемой в приглашении conda для Python 3.8.5 и исправил ее с помощью колеса Python. Вот шаги:
- Откройте приглашение conda и установите pip, если у вас его еще нет: python -m pip install --upgrade pip
- python -m pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.4.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
Примечание. Если вам нужен тензорный поток для конкретного процессора, используйте это колесо: https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.4.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
Для пользователей macos я предлагаю создать среду с python 3.7 и установить там tenorflow.
Вы также можете запускать эти команды:
conda create -n new_env_name python=3.7
conda activate new_env_name
Я просто понизил версию python до 3.7, поскольку tf недоступен до версии 3.8, также я не могу использовать virtualenv для кода, поэтому
У меня была аналогичная проблема в Anaconda Spyder. Вот мое решение (в консоли Anaconda):
conda install pip
pip install tensorflow ==2.2.0