Tensorflow之环境版本匹配问题_tensorflow版本

相信很多同学在用tensorflow的时候，都被环境折磨得不要不要的…只要有某一个包不匹配，就会出现运行错误……版本高了低了都可能出现问题……（真的是恶心）

1 tensorflow与pip包对应关系

万幸，有人把环境做了一个系统的整理，只需要找到你安装的tensorflow版本，就可以看到你需要匹配的其它包的版本信息

链接是：https://docs.floydhub.com/guides/tensorflow/（链接已失效，未找到更新链接）

比如你要安装tensorflow-1.14，你可以看到其它python包的版本信息如下

absl-py==0.8.0
annoy==1.16.0
args==0.1.0
astor==0.8.0
atari-py==0.2.6
attrs==19.1.0
backcall==0.1.0
bleach==3.0.2
blis==0.2.4
box2d-py==2.3.8
cachetools==3.1.1
certifi==2019.6.16
cffi==1.12.3  (GPU machines)
chardet==3.0.4
click==6.7
clint==0.5.1
cloudpickle==1.2.1  (GPU machines)
cudf-cuda92==0.6.1  (GPU machines)
cuml-cuda92==0.6.1  (GPU machines)
cupy==5.1.0         (GPU machines)
cupy-cuda92==6.3.0  (GPU machines)
cycler==0.10.0
cymem==2.0.2
Cython==0.29.2
cytoolz==0.10.0
decorator==4.3.0
defusedxml==0.5.0   (GPU machines)
dlib==19.17.0
entrypoints==0.2.3
fastrlock==0.4  (GPU machines)
Flask==1.1.0
floyd-cli==0.11.17
funcsigs==1.0.2
future==0.17.1
gast==0.2.2
google-pasta==0.1.7
grpcio==1.23.0
gym==0.14.0
gym-retro==0.7.0
h5py==2.9.0
idna==2.8
imageio==2.5.0
importlib-metadata==0.8
incremental==17.5.0
ipykernel==5.1.0
ipython==7.2.0
ipython-genutils==0.2.0
ipywidgets==7.4.2
itsdangerous==1.1.0
jedi==0.13.2
jellyfish==0.6.1
Jinja2==2.10.1
joblib==0.13.2
json5==0.8.5
jsonschema==3.0.2
jupyter==1.0.0
jupyter-client==5.2.4
jupyter-console==6.0.0
jupyter-core==4.4.0
jupyterlab==1.0.9
jupyterlab-server==1.0.6
kaggle==1.5.5
Keras==2.2.4
Keras-Applications==1.0.8
Keras-Preprocessing==1.1.0
kiwisolver==1.0.1
llvmlite==0.29.0  (GPU machines)
Markdown==3.1.1
MarkupSafe==1.1.0
marshmallow==2.20.2
matplotlib==3.0.2
menpo==0.9.2
mistune==0.8.4
mock==3.0.5
mpmath==1.1.0
murmurhash==1.0.2
nbconvert==5.4.0
nbformat==4.4.0
networkx==2.3
nltk==3.4.5
notebook==5.6.0
numba==0.41.0  (GPU machines)
numpy==1.15.4
nvstrings-cuda92==0.3.0.post1  (GPU machines)
opencv-contrib-python==3.4.0.12
opencv-python==4.1.0.25
pandas==0.23.4
pandocfilters==1.4.2
parso==0.3.1
path.py==11.5.0
pathlib2==2.3.4
pbr==5.4.2
pexpect==4.6.0
pickleshare==0.7.5
Pillow==5.4.0
plac==0.9.6
plotly==4.1.0
preshed==2.0.1
prometheus-client==0.5.0
prompt-toolkit==2.0.7
protobuf==3.9.1
ptyprocess==0.6.0
pyarrow==0.12.1  (GPU machines)
pycparser==2.19  (GPU machines)
pydot==1.4.1
pyemd==0.5.1
pyglet==1.3.2
Pygments==2.3.1
pynvrtc==9.2
PyOpenGL==3.1.0
PyOpenGL-accelerate==3.1.0
pyparsing==2.3.0
Pyphen==0.9.5
pyrsistent==0.15.4
python-dateutil==2.7.5
python-slugify==3.0.3
pytz==2018.7
PyWavelets==1.0.3
PyYAML==3.13
pyzmq==17.1.2
qtconsole==4.4.3
raven==6.10.0
requests==2.22.0
requests-toolbelt==0.9.1
retrowrapper==0.3.0
retrying==1.3.3
scikit-image==0.15.0
scikit-learn==0.20.2
scikit-umfpack==0.3.2
scipy==1.2.0
seaborn==0.9.0
Send2Trash==1.5.0
six==1.12.0
sklearn==0.0
spacy==2.1.8
srsly==0.1.0
sympy==1.3
tabulate==0.8.3
tensorboard==1.14.0
tensorflow==1.14.0
tensorflow-estimator==1.14.0
termcolor==1.1.0
terminado==0.8.1
testpath==0.4.2
text-unidecode==1.2
textacy==0.8.0
tflearn==0.3.2
thinc==7.0.8
toolz==0.10.0
tornado==5.1.1
tqdm==4.35.0
traitlets==4.3.2
urllib3==1.24.3
uWSGI==2.0.18
virtualenv==16.2.0
wasabi==0.2.2
wcwidth==0.1.7
webencodings==0.5.1
Werkzeug==0.15.5
widgetsnbextension==3.4.2
wrapt==1.11.2
xgboost==0.81
zipp==0.3.3  (GPU machines)
zmq==0.0.0

这样我们就可以根据这些信息来安装其它包了，减少入坑次数……

2 tensorflow与keras对应关系

链接：https://docs.floydhub.com/guides/environments/（链接已失效，未找到更新链接）