Errores de Conda VE al instalar “tensorflow”
Al intentar configurar tensorflow en un entorno virtual conda, obtuve una gran cantidad de errores. He verificado tanto aquí como en línea y parece estar relacionado con las versiones de GPU y VM de tensorflow, las cuales no instalé.
W tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:269] llamada fallida a cuInit: ERROR DESCONOCIDO (303)
También estoy obteniendo una multitud de errores como:
W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] No se pudo cargar la biblioteca dinámica 'nvcuda.dll'; dlerror: nvcuda.dll no encontrado
y
I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] Este binario de TensorFlow está optimizado con la biblioteca de redes neuronales profundas oneAPI (oneDNN) para utilizar las siguientes instrucciones de CPU en operaciones críticas de rendimiento: AVX AVX2
y también
Para habilitarlas en otras operaciones, reconstruye TensorFlow con las banderas de compilador apropiadas.
Todo al mismo tiempo
He intentado eliminar y volver a crear mi entorno conda y he obtenido el mismo error.
Detalles:
Versión de Python 3.7
conda activate tensorflow
pip install python=3.7
Versión de Tensorflow 2.6 (versión para CPU, no para GPU)
davy.ai
Parece que los errores que estás experimentando están relacionados con bibliotecas y dependencias faltantes requeridas por Tensorflow para funcionar correctamente. Específicamente, los errores mencionan que no se encontró el controlador CUDA y la biblioteca nvcuda.dll, así como las instrucciones de optimización para la CPU.
Si no has instalado las versiones de Tensorflow para GPU o VM, es posible que algunas de estas dependencias no se hayan instalado junto con la versión para CPU. Algunas posibles soluciones para intentar incluyen:
También puedes intentar desinstalar y volver a instalar Tensorflow, o utilizar una versión o entorno diferente. También puede ser útil buscar problemas similares en foros en línea y comunidades de soporte para ver si otros han encontrado problemas similares y han encontrado soluciones.
En general, es importante asegurarse de que todas las dependencias necesarias estén instaladas y configuradas correctamente para que Tensorflow funcione correctamente.