無法使用 pip 在 Ubuntu 20.04 LTS 上安裝 Tensorflow 1.x

Question

我有理由使用 Tensorflow 1.x 版本，但它返回錯誤消息：

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow==1.15.2 (from versions: 2.2.0.rc1 ~~~~~
ERROR: No matching disribution found for tensorflow==1.15.2

我也試過whl安裝，但是最新的Tensorflow 1.15.2支持cp37，我不能再用了。

tensorflow 1.x 是否不再支持 pip 或 pypi？ 或者我應該降級 python(3.8 > 3.7) 並使用 .whl 文件安裝 Tensorflow 嗎？

[系統環境] Ubuntu 20.04 LTS Python 版本：3.8.2 pip 版本：20.0.2

謝謝。

Answer 1

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根據 tensorflow 安裝指南，tensorflow 可在 Python 3.5–3.7 上使用，您使用的是 Python 的較新版本。

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上面的答案已經過時

Tensorflow現在支持Python 3.8 ，但Python 3.8支持需要

• TensorFlow 2.2或更高版本
• pip 19.0或更高版本
• Ubuntu 16.04或更高版本
• macOS 10.12.6 (Sierra)或更高版本
• Windows 7或更高版本
• 樹莓派 9.0或更高版本

另外GPU支持需要支持CUDA 的卡（Ubuntu 和 Windows）

您可以使用以下命令檢查您的 Python 和 pip 版本：

python --version | python3 --version
Out: Python 3.8.2

pip --version | pip3 --version
Out: pip 20.1.1

您可以通過以下方式升級您的 pip：

pip install --upgrade pip

可以在此鏈接上找到更多信息： Install TensorFlow with pip

Answer 2

我建議您避免使用pip在系統范圍內安裝第三方 Python 庫，這將依賴於您的系統 Python。您也真的不想避免手動升級/降級系統 Python。

我更喜歡使用Conda來安裝 TensorFlow。在Linux上安裝 Conda 的說明非常簡單。

安裝 Conda 后，您可以使用一個命令安裝 TensorFlow 1.15。

conda create --name tensorflow-15 \
    tensorflow-gpu=1.15 \
    cudatoolkit=10.1 \
    cudnn=7.6 \
    nccl=2.4 \ # only relevant if you have more than one GPU
    python=3.6 \
    pip=20.0 

我喜歡 Conda 的眾多優點之一是它提供了一個單一的工具來管理特定環境中的環境和包。 與其他用於隔離軟件環境的工具（如 Docker）相比，它的學習曲線也更加溫和。

如果你有興趣進一步了解Conda，那么你可以看看我正在開發的這些教材。

https://carpentries-incubator.github.io/introduction-to-conda-for-data-scientists/

Answer 3

似乎越來越多的我們不得不轉而使用容器（Docker，可能還有雲虛擬機），因為一切都不兼容。 是的，您可以在 Linux 的任何版本上啟動一個運行 Python 3.7 和 Tensorflow 1.x 的 Docker 容器，但隨后您想要從該容器加載文件，您必須通過黑魔法命令行選項來掛載卷。 嘗試使用 Tensorflow 2 一切都失敗了。 沒有更多的 tf.Session()，沒有更多的 tf.global_variables_initializer() 等。所以 Tensorflow 在 Ubuntu 中沒有工作，你必須使用 Docker。

Answer 4

嘗試使用 Docker 或 conda 環境來隔離您的依賴項，我使用了：

conda create -n new_env  python=3.6 tensorflow-gpu=1.2.1 anaconda

並且工作正常:)