安装tensorflow-gpu和tensorflow_federated

前言

在安装tensorflow-gpu前要先安装CUDA和cuDNN,具体安装步骤可以见上一篇文章:记录Win10正确安装CUDA和cuDNN的过程(记录一些坑)

安装tensorflow-gpu

我电脑上安装的CUDA版本为10.2,cuDNN版本为7.6.5,根据TensorFlow官网的对照表:
安装tensorflow-gpu和tensorflow_federated_第1张图片
tensorflow-gpu 2.1.0、2.2.0、2.3.0都可以安装,这里建议安装低版本2.1.0,不过我安装了2.3.0。

进入Anaconda Prompt,输入:

pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装成功!

安装tensorflow_federated

到GitHub查看tensorflow和tensorflow_federated的版本对应关系:
安装tensorflow-gpu和tensorflow_federated_第2张图片
这里安装0.17.0版本:

pip install tensorflow_federated==0.17.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

值得注意的是,在安装tensorflow_federated的过程中会自动安装tensorflow的cpu版本,安装tensorflow_federated 0.17.0时自动安装的tensorflow版本为2.3.4,那么此时环境中就同时存在了tensorflow的CPU版本和GPU版本,如下所示:
安装tensorflow-gpu和tensorflow_federated_第3张图片
如果环境中同时安装了CPU版本和GPU版本,默认运行GPU版本。

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