如何解决安装tensorflow需要多少空间？
我正在尝试从 jupyter笔记本运行pip install tensorflow（尝试使用 cmd 运行它会产生一个更加陌生的error） ，而我的可用磁盘空间（当前剩余1.2 GB）在安装过程中似乎减少了，然后显示[Errno 28] No space left on device。然后回到原来的状态。
解决方法
这肯定会有助于使用pip安装和构建：
pip install --cache-dir=/data/jimit/ --build /data/jimit/ tensorflow-gpu TMPDIR==/data/jimit/
它的作用是：
pip将文件下载到临时目录，环境变量 TMPDIR指定该目录，也将文件放入目录，因此 --cache-dir规范，--no-cache-dir也应该起作用。 --build指定将在其中构建wheel的目录，因此其规格为 也有用。
请注意：/ data / jimit是目录，因此请根据您的喜好命名。
,对于Tensorflow和keras，我想说5GB的GPU RAM是不错的。除非您使用的是最简单的网络Alexnet，那么您至少需要10GB的培训空间。常规空间
硬件要求为 支持以下启用GPU的设备：
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具有CUDA®架构3.5或更高版本的NVIDIA®GPU卡。请参阅支持CUDA®的GPU卡列表。
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对于具有不受支持的CUDA®架构的GPU，或者避免从PTX进行JIT编译，或者使用不同版本的NVIDIA®库，请参阅《 Linux源代码指南》。
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在具有NVIDIA®Ampere GPU（CUDA架构8.0）或更高版本的系统上，内核是从PTX进行JIT编译的，而TensorFlow可能需要30分钟以上才能启动。通过将默认JIT缓存大小增加为：'export CUDA_CACHE_MAXSIZE = 2147483648'（请参阅JIT缓存了解详细信息），可以将此开销限制为首次启动。 除最新支持的CUDA®架构外，软件包不包含PTX代码；因此，当设置CUDA_FORCE_PTX_JIT = 1时，TensorFlow无法在较旧的GPU上加载。 （有关详细信息，请参见应用程序兼容性。）
软件要求 您的系统上必须安装以下NVIDIA®软件：
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NVIDIA®GPU驱动程序—CUDA® 10.1需要418.x或更高版本。
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CUDA®工具包— TensorFlow支持CUDA®10.1（TensorFlow> = 2.1.0） CUPTI随附CUDA®工具包。
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cuDNN SDK 7.6 （可选）TensorRT 6.0可改善延迟和吞吐量，以在某些模型上进行推断。
希望这有助于找不到足够的有关实际存储的文档，但基于这些要求，可能就是1GB不够的原因
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