[Note] À propos de Tensorflow

introduction

Je voudrais résumer ce que j'ai appris en utilisant Tensorflow (Keras) jusqu'à présent.

1. Installation de Tensorflow dans un environnement virtuel

Lors de l'installation de Tensorflow dans un environnement virtuel, il peut être divisé en cas où l'instruction conda d'Anaconda et l'instruction pip de Python sont utilisées. Chaque fonctionnalité est organisée dans le tableau ci-dessous.

article conda pip
Commande d'installation conda install -c anaconda tensorflow-gpu pip install --upgrade tensorflow
mérite CUDA,cuDNN est également installé automatiquement. Super pratique! 2020.Tensorflow 2 à partir de 09.3
pip install -r requirement.txt est très pratique
Démérite 2020.Tensorflow 2 à partir de 09.1 est la dernière version.
tensorflow-estimateur Verison est 2.Il y a un cas où c'est 3.[2]A ce moment, conda installe tensorflow-estimator==2.1.À 0, tensorflow-estimator version 2.1 installé manuellement
CUDA,Vous devez installer vous-même CuDNN.
On dit que la performance de Tensorflow avec pip est pire qu'avec conda[1]
  1. Tensorflow 2.0 with Keras Un certain nombre de changements ont été apportés à Tensorflow 2.0.
article Tensorflow 1.X Tensorflow 2.X
Installation TensorflowとKerasを別々Installation TensorflowだけInstallation
importer une partie import tensorflow as tf
import keras
import tensorflow as tf 
import tf.keras

3. Comment changer la version de Tensorflow dans Google Colab

Depuis septembre 2020, la version Tensorflow sur Google Colab est 2.3. Mais disons que la version de Tensoflow sur votre machine locale est 2.1. À ce moment-là, vous devez changer la version de Tensorflow de Google Colab de 2.3 à 2.1.

#Entrez dans Google Colab
#Downgrade tensorflow

!pip install tensorflow-gpu==2.1
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

4. Documents de référence

  1. Stop Installing Tensorflow using pip for performance sake!
  2. AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'compat'

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