Как установить Tensorflow 2.0 с помощью Conda? - PullRequest
Новая
       40

Как установить Tensorflow 2.0 с помощью Conda?

1 голос
/ 26 октября 2019

Я получаю эту ошибку при попытке запустить тестовый пример.

Не удалось получить алгоритм свертки. Вероятно, это связано с тем, что cuDNN не удалось> инициализировать, поэтому попробуйте посмотреть, не было ли напечатано сообщение с предупреждением выше.

Я пробовал рекомендованный процесс для conda, найденный здесь . Создайте новую среду, установите Tensorflow-GPU. Установите Jupyter Notebook и протестируйте некоторый код. Я пытался изменить версии cudatoolkit и cudnn, но я не могу понять, как это сделать. Установочный графический процессор Tensorflow устанавливает Cudatoolkit 10.0.130 и cudnn 7.6. 

import tensorflow as tf

mnist = tf.keras.datasets.mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

train_images = train_images.reshape(60000, 28, 28, 1)

test_images = test_images.reshape(10000, 28, 28, 1)

train_images, test_images = train_images/255, test_images/255

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape (28,28,1)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),
    tf.keras.layers.Dropout(0.25),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.5),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

import time

start_time=time.time()

model.fit(train_images, train_labels, batch_size=128, epochs=15, verbose=1,
     validation_data=(test_images, test_labels))

print('Training took {} seconds'.format(time.time()-start_time))
...