Ubuntu环境下Anaconda安装tensorflow-gpu失败求助

初始安装尝试 #

执行以下步骤安装TensorFlow-GPU 2.12.1：

conda create --name py311_tf212 python=3.11 numpy numba scipy spyder pandas
conda activate py311_tf212
time conda install -c conda-forge tensorflow-gpu

经过3小时依赖分析后安装失败，系统配置：

• Ubuntu 18.04
• glibc版本：2.27
• CUDA版本：11.8
• Nvidia驱动版本：520.61.05

2023-12-19 更新尝试 #

改为创建环境时直接指定conda-forge渠道：

$ time conda create --name py311_tf2_test -c conda-forge python=3.11 numpy numba scipy spyder pandas tensorflow-gpu
...
Found conflicts! Looking for incompatible packages.
This can take several minutes.  Press CTRL-C to abort.
failed
...
Package expat conflicts for:
numpy -> pypy3.9[version='>=7.3.13'] -> expat[version='>=2.2.9,<3.0.0a0|>=2.3.0,<3.0a0|>=2.4.1,<3.0a0|>=2.4.8,<3.0a0|>=2.4.9,<3.0a0|>=2.5.0,<3.0a0|>=2.4.7,<3.0a0']
scipy -> pypy3.9[version='>=7.3.13'] -> expat[version='>=2.2.9,<3.0.0a0|>=2.3.0,<3.0a0|>=2.4.1,<3.0a0|>=2.4.8,<3.0a0|>=2.4.9,<3.0a0|>=2.5.0,<3.0a0']
pandas -> pypy3.9[version='>=7.3.13'] -> expat[version='>=2.2.9,<3.0.0a0|>=2.3.0,<3.0a0|>=2.4.1,<3.0a0|>=2.4.8,<3.0a0|>=2.4.9,<3.0a0|>=2.5.0,<3.0a0']
spyder -> python[version='>=3.12,<3.13.0a0'] -> expat[version='>=2.5.0,<3.0a0']
...
Package typing_extensions conflicts for:
numba -> importlib-metadata -> typing_extensions[version='>=3.6.4']
spyder -> ipython[version='>=8.12.2,<9.0.0,!=8.17.1'] -> typing_extensions[version='>=3.10|>=3.10.0|>=3.7|>=3.6.4']
...
The following specifications were found to be incompatible with your system:

  - feature:/linux-64::__glibc==2.27=0
  - feature:/linux-64::__unix==0=0
  - feature:|@/linux-64::__glibc==2.27=0
  - feature:|@/linux-64::__unix==0=0
  - numba -> libgcc-ng[version='>=10.3.0'] -> __glibc[version='>=2.17']
  - numpy -> libgcc-ng[version='>=10.3.0'] -> __glibc[version='>=2.17']
  - pandas -> libgcc-ng[version='>=10.3.0'] -> __glibc[version='>=2.17']
  - python=3.11 -> libgcc-ng[version='>=11.2.0'] -> __glibc[version='>=2.17']
  - scipy -> libgfortran-ng -> __glibc[version='>=2.17']
  - spyder -> ipython[version='>=8.12.2,<9.0.0,!=8.17.1'] -> __linux
  - tensorflow-gpu -> tensorflow==2.15.0=cuda118py39h5387621_0 -> __cuda
  - tensorflow-gpu -> tensorflow==2.6.2=cuda111py37hf54207c_2 -> __glibc[version='>=2.17']

Your installed version is: 2.27

real    32m40.392s

问题分析 #

1. glibc版本不是根源：所有包要求glibc>=2.17，你的系统版本2.27完全满足要求，无需升级。
2. Spyder版本冲突：当前conda-forge默认的Spyder为6.x系列，强制要求Python3.12+，但你指定的是Python3.11，这直接导致expat等依赖包的版本需求冲突。
3. TensorFlow版本候选显示：日志中出现tensorflow==2.15.0和2.6.2是conda在尝试匹配环境时的候选版本，并非同时依赖——2.15.0适配Python3.9+CUDA118，2.6.2适配Python3.7+CUDA111，均与你的Python3.11环境不匹配，导致依赖解析失败。

解决方案 #

方案1：拆分安装，指定兼容的Spyder版本 #

先创建不含Spyder的环境，再安装支持Python3.11的Spyder 5.x版本：

conda create --name py311_tf212 -c conda-forge python=3.11 numpy numba scipy pandas tensorflow-gpu=2.12.1
conda activate py311_tf212
# 安装适配Python3.11的Spyder版本
conda install -c conda-forge spyder=5.4.3

方案2：降低Python版本到3.9，匹配TensorFlow官方推荐 #

TensorFlow 2.12.1官方支持Python3.8-3.11，conda-forge上的CUDA118适配版本对Python3.9更友好：

conda create --name py39_tf212 -c conda-forge python=3.9 numpy numba scipy spyder pandas tensorflow-gpu=2.12.1

方案3：用Mamba替代Conda，加快依赖解析 #

Mamba是Conda的替代工具，依赖解析速度远快于Conda，能避免长时间等待：

# 先在base环境安装Mamba
conda install -n base -c conda-forge mamba
# 用Mamba创建环境，指定兼容的Spyder版本
mamba create --name py311_tf212 -c conda-forge python=3.11 numpy numba scipy spyder=5.4.3 pandas tensorflow-gpu=2.12.1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NikoNyrh