使用Conda安装Protobuf失败求助（适配TensorFlow-GPU 1.8）

问题详情 #

我在Windows 10系统上使用Anaconda 4.8.3（Python版本3.6.0），执行以下命令安装Protobuf以适配TensorFlow-GPU 1.8：

conda install -c anaconda protobuf

但安装失败，报错信息如下：

Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.

我的conda配置信息如下：

add_anaconda_token: True
add_pip_as_python_dependency: True
aggressive_update_packages:
  - ca-certificates
  - certifi
  - openssl
allow_conda_downgrades: False
allow_cycles: True
allow_non_channel_urls: False
allow_softlinks: False
always_copy: False
always_softlink: False
always_yes: None
anaconda_upload: None
auto_activate_base: True
auto_stack: 0
auto_update_conda: True
bld_path:
changeps1: True
channel_alias: conda.anaconda.org

亲测有效的解决办法 #

我之前也碰到过好几次conda这种依赖求解失败的情况，给你几个靠谱的解决思路：

• 先更新conda本身
  过时的conda版本很容易出现依赖匹配问题，先执行这条命令把conda更到最新版：

  conda update conda
  

  更新完成后再重新尝试安装Protobuf。

• 指定TensorFlow 1.8兼容的Protobuf版本
  TensorFlow-GPU 1.8对应的Protobuf版本是3.6.x，直接指定版本安装能避开版本冲突：

  conda install -c anaconda protobuf=3.6.0
  

• 清理conda缓存
  缓存的旧包数据可能干扰依赖求解逻辑，执行这条命令清理所有缓存：

  conda clean -a
  

  这个操作只会删除未使用的包和缓存文件，不会影响你已有的环境。

• 去掉频道参数，用默认频道安装
  有时候指定-c anaconda频道反而会引入不必要的依赖冲突，试试直接用默认频道安装：

  conda install protobuf
  

• 新建专属虚拟环境
  如果当前环境的依赖已经混乱，最稳妥的办法是新建一个干净的环境来装TensorFlow-GPU 1.8和Protobuf：

  conda create -n tf18_env python=3.6
  conda activate tf18_env
  conda install tensorflow-gpu=1.8 protobuf
  

  全新环境没有旧依赖的干扰，基本能一次性搞定。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mONA