&引用；没有名为tensorflow的模块；当需要tensorflow gpu时

我构建了一个python tensorflow包，并上传到ml引擎上运行

“tensorflow gpu==1.8.0”（无tensorflow）在my setup.py中设置为必需

ML引擎在“将tensorflow作为tf导入”时运行失败，并表示“没有名为tensorflow的模块”

当我只需要“tensorflow==1.8.0”时，ML引擎运行正常，但我相信使用gpu需要tensorflow gpu

有没有办法解决这个问题

谢谢

提交作业时，您需要设置

--runtime version=1.8

。因此，您不需要在setup.py中手动指定TF。事实上，如果这是您需要的唯一软件包，那么您可以完全省略setup.py

更新2018/06/29：

说明：不同版本的TensorFlow需要不同版本的NVIDIA驱动程序和软件堆栈。

--运行时版本

保证为TensorFlow的特定版本提供正确版本的驱动程序。您可以在Studio.Py中在技术上设置“代码> TysFaseGPU<代码>的版本，但是该版本必须与中运行的英伟达堆栈兼容——运行时版本您已经选择（默认为非常旧的TF 1）。< /P> < P>在提交作业时，需要设置<代码>运行时版本＝1.8 < /C>。因此，您不需要在setup.py中手动指定TF。事实上，如果这是您需要的唯一软件包，那么您可以完全省略setup.py

更新2018/06/29：

---

说明：不同版本的TensorFlow需要不同版本的NVIDIA驱动程序和软件堆栈。

--运行时版本

保证为TensorFlow的特定版本提供正确版本的驱动程序。您可以在Studio.Py中在技术上设置TunSoFLePGP>代码>的版本，但是该版本必须与英伟达堆栈中的NVIDIA栈兼容。运行时版本您已经选择（默认为非常旧的TF 1）。

< P>这也发生在您有多个Python版本时。在这种情况下，必须为tf安装指定相关的python版本。例如，“python3 setup.py”而不是“python setup.py”。

当您有多个python版本时，也会发生这种情况。在这种情况下，必须为tf安装指定相关的python版本。例如，“python3 setup.py”而不是“python setup.py”。

添加：在该标志下，您将找到指向运行时版本列表的链接，您可以看到1.8支持针对GPU的tensorflow 1.8.0（尽管不支持在线预测）。要在ML Engine中使用GPU，只需按照说明为

-scale tier

、

-config

和

-region

选择正确的值。要添加这一点：在该标志下，您将找到指向运行时版本列表的链接，您可以看到1.8支持针对GPU的tensorflow 1.8.0（尽管不支持在线预测）。要在ML引擎中使用GPU，只需按照说明为

-缩放层

、

--配置

和

--区域

选择正确的值。