如何在新的 venv 中升级到 Tensorflow2？

Question

尝试从 Tensorflow1.13 和 tensorflow-gpu1.13 升级到 Tensorflow 2。 在 Anaconda 中，已将以前的 venv (venvTF1) 克隆为 venvTF2 ... 在命令窗口中激活 venvTF2... 然后已经升级了pip，然后

pip --upgrade tensorflow

这成功（？）安装了 tensorflow 2。 如果我做一个

pip list

，它显示 tensorflow 2 列表，而不是 venvTF2 的 tensorflow 1.13

但是，如果我在 cmd 窗口中运行 python：

python
import tensorflow as tf
tf.test.is_built_with_cuda
True
tf.test.gpu_device_name
my gpu info prints here

但是……

tf.__version__
'1.13.1'

那么如何让新的 venvTF2 与 Tensorflow2 一起工作？ （运行 Python 3.6.5）

还必须补充一点，现在原始 venv 中的 tensorflow1.13 已损坏...无法导入，DLL 加载失败...

Answer 1

我认为这是因为您克隆了环境。由于克隆，所有依赖项都是相同的。所以它与在旧 venv 中运行命令相同。如果你已经克隆了，所有的依赖都随之而来。

你需要做的是

案例 1（永远不要这样做）：要么一一删除旧依赖项。

或者 案例 2：最佳案例：

conda create -n your_venv_name tensorflow=2.2

建议：您应该尝试安装那些您最依赖的软件包。例如，如果你想拥有tf 2.0，则先安装它，然后在安装python时，它会自动根据安装的tf的版本安装最合适的python版本。与其他软件包相同。

尝试使用conda 安装尽可能多的软件包，就像谷歌搜索package_name conda install一样。你会发现类似conda install conda-forge your_package 或conda install anaconda your_package_name