TensorFlow安装常见问题和解决办法

https://blog.csdn.net/qq_44725872/article/details/107558250

https://blog.csdn.net/MSJ_nb/article/details/117462928

刚好最近在看一些关于深度学习的书，然后就想着安装tensorflow跑跑代码加深一下印象，然后就遇见了很多问题，想着不能就这么算了就查找csdn的一些大佬们的博客，幸好都有解决方法，经历了几个小时终于是弄好了，下面是我遇到的一些问题和解决方法。

问题一
安装python库首选用pip，但总会出现下载超时的问题，这里我用了豆瓣镜像来下载，会快很多，命令行运行代码。

pip install -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com tensorflow

问题二

下载安装时会有一些问题，例如：

TensorFlow安装常见问题和解决办法

这个解决，我参考了“飘洋过海95”的博客，截图也来自于他的博客。
博客链接安装Tensorflow问题，ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project and thus…
问题1解决办法：

pip install -U --ignore-installed wrapt enum34 simplejson netaddr

问题2解决办法：

pip install --upgrade setuptools

完成上面两步后，需要重新下载tensorflow，参考问题一

但是我遇到的要更复杂一些。输入方案一的

pip install -U --ignore-installed wrapt enum34 simplejson netaddr

后仍然报错：

TensorFlow安装常见问题和解决办法

根据 Building wheel for wrapt (setup.py) ... error 报错，查找到的解决方法：

https://blog.csdn.net/weixin_43838785/article/details/103441963（此为方案二）

下载离线安装包：wrapt-1.12.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl

再执行命令

H:\tmp>pip install wrapt-1.12.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl

又返回报错：

TensorFlow安装常见问题和解决办法

这样就陷入了两个方案的死循环

方案1：

使用--ignore-installed，
解决了方案2的

--install ，报错“error cannot uninstall 'wrapt'  ” 的问题

但报错：Building wheel for wrapt (setup.py) ... error——

方案2：使用离线安装包，

解决了方案1的

“Building wheel for wrapt (setup.py) ... error”的问题

但报错：error cannot uninstall 'wrapt' ，

所以改进为

(base) H:\tmp>pip install -U --ignore-installed wrapt-1.12.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl

即可！！再安装

tensorflow-gpu

，成功

pip install --upgrade tensorflow-gpu

https://blog.csdn.net/MSJ_nb/article/details/117462928

　from keras import utils

改为

from keras.utils import np_utils

y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes)

版本：keras 2.4.3 tensorflow 2.5.0

问题B3：【TensorFlow2.0】This is probably because cuDNN failed to initialize.错误修正和cuDNN版本更新

https://blog.csdn.net/licui8068/article/details/104008618

今天在环境Ubuntu16.04+TensorFlow2.0+CUDA10.1+cuDNN7.5.0中训练模型，本来是使用CPU计算的，但是后来数据量扩大后CPU已经不能满足需求了，于是便安装了TensorFlow2.0-gpu进行训练。

错误
本来已经挺简单的，因为之前在TensorFlow-gpu1.14+CUDA10.1+cuDNN7.5.0的环境下进行过训练，但是没想到会出现错误

Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above.

看错误提示和查询，发现这个错误有可能是我代码的问题，也有可能是因为我的cuDNN版本不适配。一开始我以为是第一点，看了其他人的博客在代码前面加上一些配置但不管用，于是只能采用第二个方法。

更新cuDNN过程
首先先使用命令 nvcc -V (注意V是大写)确定自己的CUDA版本，然后进入cuDNN下载页面。

没有账号的话应注册NVIDIA账号，登录后会看到以下页面

TensorFlow安装常见问题和解决办法

根据自己的CUDA版本下载对应的cuDNN，有两种安装方式

TensorFlow安装常见问题和解决办法

上面橙色框线相当于下载一个装载所有文件的压缩包，具体需要你自己拷贝，而红色框线则是可以直接安装的Deb文件，对于ubuntu来说非常方便，推荐下面一种。

更新cuDNN分两步，首先需要先卸载之前的版本通过dpkg卸载之前的libcudnn，卸载顺序随意

sudo dpkg -r libcudnn7-dev
sudo dpkg -r libcudnn7
第二步，安装

sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.deb
注意上面两步的安装顺序不能更改，因为libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.deb的安装依赖于libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.deb

第三步，完成

接下来就可以开始愉快地训练了~

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