如何使用 Conda 安裝 Tensorflow 2.0 安裝？

Question

當我嘗試運行測試示例時出現此錯誤。

獲取卷積算法失敗。 這可能是因為 cuDNN 未能>初始化，因此請嘗試查看上面是否打印了警告日志消息。

我已經嘗試了在這里找到的 conda 的推薦過程。 創建新環境安裝 Tensorflow-GPU。 安裝 Jupyter Notebook 並測試一些代碼。 我曾嘗試更改 cudatoolkit 和 cudnn 的版本，但我似乎無法弄清楚如何做到這一點。 安裝 Tensorflow-GPU 將 Cudatoolkit 10.0.130 和 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))

Answer 1

為了堆棧溢出社區的利益，盡管它在 GitHub 中提出，但在此處發布解決方案。

您可以在程序開頭添加以下代碼，將解決您的問題

from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto
from tensorflow.compat.v1 import InteractiveSession

config = ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = InteractiveSession(config=config)

有關更多詳細信息，請參閱此Github線程。