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コラボでテンソルフローバージョンをダウングレードする方法は？

pip3 install tensorflow==1.8.0を使用していますが、GPUをサポートしていません。

だから私はpip3 install tensorflow-gpu==1.8.0を使用していますが、それでも例外が発生します

libcudart.so.VERSIONそのようなファイルはありません。

ソースからcolabをインストールするにはtensorflowを使用する必要がありますか？

pip3 listの後：

tensorboard              1.10.0   
tensorflow               1.10.0   
tensorflow-hub           0.1.1
tensorflowgoogle-colaboratory
6
二进制

Google ColabでGPUサポートなしでTensorflowを以前のバージョンにダウングレードできます。私が走った：

!pip install tensorflow==1.12.0
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

最初に戻った

2.0.0-dev20190130

しかし、数時間後にそれに戻ったとき、私は要求したバージョンを得ました：

1.12.0

GPUをサポートするバージョンにダウングレードしようとしています：

!pip install tensorflow-gpu==1.12.0

import tensorflow as tfをインポートすると次が返されるため、ランタイムの再起動が必要で失敗します。

ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory

更新：

インポートが失敗した場合、次のコマンドを使用してCUDAを常にバージョン9.0にダウングレードできます!wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_AMD64-deb !dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_AMD64-deb !apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub !apt-get update !apt-get install cuda=9.0.176-1

次のコマンドを実行すると、CUDAのバージョンを確認できます：!nvcc --version

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mmorin

GPU対応のtensorflowのビルドプロセスが含まれます。特に、古いバージョンのTensorFlowは古いバージョンのCUDAを使用（または必要）します。それ自体がpip installの範囲を超えてシステムライブラリと構成に依存します。

新しいバージョン用に構成されたVMでのTensorFlowのダウングレードは、おそらくシステムライブラリのダウングレード/再インストールを含む）複雑なプロセスになると思います。

実用的である場合は、少なくともColabが永続的なバックエンド環境をサポートするまで、TensorFlowの最新バージョンを使用するようにコードを更新する方が簡単な場合があります。

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Bob Smith

Google は、以前に使用されていたColab tf v.1.15.2にダウングレードするための非常にシンプルなソリューションを提供します。 Colabで次のマジックラインを実行するだけです。

%tensorflow_version 1.x

また、「pip installを使用して、GPUとTPUバックエンドの両方に特定のTensorFlowバージョンを指定することをお勧めします。Colabは、ソースからTensorFlowを構築して、一連のアクセラレータとの互換性を確保しています。pipによってPyPIからフェッチされたTensorFlowのバージョンは、パフォーマンスの問題が発生するか、まったく機能しない可能性があります "。つまり、GPUサポートが必要な場合は、2つのTFバージョンのいずれかを使用してください。他のバージョンは、CPUでさえも動作するとは限りません。

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SvGA