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avant-propos
Ces trois bibliothèques sont nécessaires pour reproduire le code, et certains problèmes ont été rencontrés lors de l'installation, et les solutions sont enregistrées comme suit.
1. Séquence et méthode d'installation
L'ordre est : jaxlib→jax→flax, n'oubliez pas de vérifier si vous pouvez utiliser le GPU après l'installation.
Méthode d'installation de jaxlib :
(1) Windows : https://whls.blob.core.windows.net/unstable/index.html
( 2) Linux ou Mac : Téléchargez le package d'installation directement sur https://pypi.org/ et installez
l'installation de jax : https://blog.csdn.net/Papageno_Xue/article/details/125754893
flax est également téléchargé et installé directement sur pypi.
2. Correspondance des versions
1. Environnement de base
Ces trois bibliothèques sont installées dans l'environnement TensorFlow, la version doit donc d'abord correspondre à la version tf. Les versions de l'environnement de base sont les suivantes :
ml-collections 0.1.1
tensorflow-gan 2.1.0
tensorflow-gpu 2.9.0
tensorflow-hub 0.12.0
tensorflow-io 0.28.0
tensorflow-addons 0.17.1
tensorflow-datasets 4.3 .0
tensorflow - probabilité 0.16.0
tensorboard 2.9.1
cuda 11.2, cudnn 8.2.0
2. Les versions des trois bibliothèques correspondent
jaxlib 0.3.14+cuda11.cudnn82 ; jax 0.3.14 ; lin 0.5.3.
Voici un outil très utile pipdeptree.Si vous avez besoin de vérifier les bibliothèques dépendantes d'une certaine bibliothèque, y compris la version correspondante, vous pouvez utiliser pipdeptree -p library name pour vérifier.
Résumer
Cet article présente la séquence d'installation et la correspondance des versions de flax, jax et jaxlib. J'espère qu'il sera utile à tout le monde.