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Dependent Environment
由于本项目发布了有一段时间了,在软件的依赖包方面,已经与两年前有些不同了,这里介绍了本项目在程序运行的依赖环境上的一些问题,供参考。
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操作系统
理论上Windows、各个版本的Linux和MacOS系统均支持,但MacOS系统不可使用GPU来运行。
Linux下,支持Ubuntu、CentOS、Fedora系统,在其他系统中尚未做过兼容性测试。
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Python3
3.5 3.6 3.7均支持,3.4及更低版本均不支持。
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CUDA和cuDNN
支持CUDA 8.0 9.0,未在10.0中进行过测试,cuDNN版本只要与所需的CUDA版本对应即可。
主要是TensorFlow和Keras,其他依赖包暂时不存在问题。
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TensorFlow
支持从1.0到已知的1.12版本下全部版本,具体实践中最高支持的版本取决于TensorFlow该版本对硬件指令的支持,以及所使用的Python3版本。
当使用Python 3.5时,最高支持到TF 1.4.x,当使用Python 3.6及以上时,支持TensorFlow所有后续版本,包括2.X。
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Keras
经过测试,当使用TF 1.4.0及以前版本的时候,Keras 仅支持到2.2.4,即从2.0到2.2.4之间的版本,2.3.0之后的版本会报错,需要手动设置安装较低版本。一般来说,同时使用最新版tensorflow和最新版keras时,即可正常工作。
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MatPlotLib
经过测试,当使用Python3.5的时候,matplotlib包不支持3.1.0及以上的版本,最多支持到3.0.3,新版本需要使用Python3.6或更新版本Python才可以使用。
执行命令$ pip list
即可查看。
以下依赖库为GPU下可用的依赖库版本,经过实践检验,但配置的版本较低,请尽可能使用新版本的各个依赖包。
Package Version
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absl-py 0.7.1
astor 0.7.1
bleach 1.5.0
certifi 2018.8.24
cycler 0.10.0
enum34 1.1.6
gast 0.2.2
grpcio 1.20.0
h5py 2.9.0
html5lib 0.9999999
Keras 2.2.4
Keras-Applications 1.0.7
Keras-Preprocessing 1.0.9
kiwisolver 1.0.1
Markdown 3.1
matplotlib 3.0.3
numpy 1.16.3
pip 10.0.1
protobuf 3.7.1
pyparsing 2.4.0
python-dateutil 2.8.0
python-speech-features 0.6
PyYAML 5.1
scipy 1.2.1
setuptools 39.1.0
six 1.12.0
tensorboard 1.6.0
tensorflow-gpu 1.4.0
tensorflow-tensorboard 0.4.0
termcolor 1.1.0
Wave 0.0.2
Werkzeug 0.15.2
wheel 0.31.1