Linux的TensorFlow2.x安装与常见问题

首先注意！！：TensorFlow2.11开始就不支持Windows的GPU，若要在Windows下安装GPU版本的，只能安装2.10及以下的版本，可在官网中文版页面找到安装步骤。

下面是官网提示直接安装，直接安装的话是最新版本的：

若要安装指定版本,使用命令：pip install tensorflow==2.xx

注意事项：

1. 注意安装版本要和python版本以及cuDNN、CUDA版本要对应，可去官网查:
   https://tensorflow.google.cn/install/source

2. 使用TensorFlow还需要安装cuDNN以及CUDA，命令:conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
   注：这个是使用conda安装的命令，conda会自动把路径加入环境变量进行配置，不需要手动配置如果只做深度学习完全足够，不需要在系统里本地安装CUDA和cuDNN。在进行代码运行时，若没有手动设置$CUDA_HOME路径，会优先使用conda安装的CUDA和cuDNN。

   • 若在linux服务器上安装cuda，如果不是root用户，或许无法安装新版本的cuda和cuDNN，只能安装在用户的文件夹下，但是会出现Log file not open. Segmentation fault (core dumped)的错误，这时只能联系管理员删除/tmp/cuda_installer.log文件

3. 此外，还可能遇到ImportError: libnvinfer.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory类似的错误，这说明缺少tensorTR或者tensorTR版本不对，此时需要：

   1. 检测该环境下python的site-package/tensorrt_libs下是否有libnvinfer.so.x文件
   2. 若没有，则需安装tensorTR，可使用pip install tensorrt==8.6.1（或者别的版本）命令安装。
   3. 若安装的是别的版本的tensorrt，可切换到tensorrt_libs目录下执行命令新建软链接，并在环境变量中新增安装位置：ln -s libnvinfer.so.8 libnvinfer.so.7
ln -s libnvinfer_plugin.so.8 libnvinfer_plugin.so.7
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:xxx/xxx/.../site-packages/tensorrt_libs
source ~/.bashrc
      可参照：https://blog.csdn.net/u010522887/article/details/136837425

4. 当遇到如下错误时，可能是路径没有进行软连接
   首先查找libcudnn_ops_infer.so.8的位置，并与/usr/local/cuda-11.3中的进行链接，代码如下：

sudo ln -sf /mnt/disk1/wangzhichuang/anaconda3/pkgs/cudnn-8.1.0.77-h90431f1_0/lib/libcudnn_cnn_train.so.8 /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8
sudo ln -sf /mnt/disk1/wangzhichuang/anaconda3/pkgs/cudnn-8.1.0.77-h90431f1_0/lib/libcudnn_adv_infer.so.8 /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8
sudo ln -sf /mnt/disk1/wangzhichuang/anaconda3/pkgs/cudnn-8.1.0.77-h90431f1_0/lib/libcudnn_ops_train.so.8 /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8
sudo ln -sf /mnt/disk1/wangzhichuang/anaconda3/pkgs/cudnn-8.1.0.77-h90431f1_0/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8 /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8
sudo ln -sf /mnt/disk1/wangzhichuang/anaconda3/pkgs/cudnn-8.1.0.77-h90431f1_0/lib/libcudnn_adv_train.so.8 /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8