tensorflow的升级与版本管理

1 查看cuda与cudnn的版本

cuda一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下，该路径下有一个version.txt文档，里面记录了cuda的版本信息

cat  /usr/local/cuda/version.txt 即可查询

同理，cudnn的信息在其头文件里

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2  即可查询

2 tensorflow与cuda以及cudnn的版本对应

CUDA 8.0→cuDNN v5.1 

CUDA 8.0→cuDNN v6.0

CUDA 9.0→cuDNN v7.0.5

tensorflow 1.6/1.5和CUDA ９.0对应，

tensorflow 1.4/1.3和CUDA 8.0对应

3 查看tensorflow版本

不带gpu的指的是cpu版本

sudo pip show tensorflow-gpu

sudo pip show tensorflow    

4  卸载tensorflow 

sudo pip  uninstall  tensorflow-gpu

sudo pip  uninstall  tensorflow

5  安装tensorflow指定的版本

sudo pip install tensorflow-gpu==1.4.0

或者

sudo pip install -U --pre tensorflow-gpu==1.4.0

6 TF升级

1.我下载的是当前的最新版本，后期如果需要新的版本，比如升级到1.5.0

$ pip install --upgrade tensorflow-gpu==1.5.0

2.也可以登陆https://storage.googleapis.com/tensorflow/，看是否有更新，然后先卸载，再将对应位置更改一下即可，

但须卸载旧的版本，还要对应相应cuda以及cudnn

这样TensorFlow的环境就安装完成了

7 测试

import tensorflow as tf

hello=tf.constant('Hello, TensorFlow')

sess=tf.Session()

print(sess.run(hello))

Hello, TensorFlow!