我在安装TensorFlow遇到的问题和对应的解决办法
我在安装TensorFlow遇到的问题和对应的解决办法
刚好最近在看一些关于深度学习的书,然后就想着安装tensorflow跑跑代码加深一下印象,然后就遇见了很多问题,想着不能就这么算了就查找csdn的一些大佬们的博客,幸好都有解决方法,经历了几个小时终于是弄好了,下面是我遇到的一些问题和解决方法。
问题一
安装python库首选用pip,但总会出现下载超时的问题,这里我用了豆瓣镜像来下载,会快很多,命令行运行代码。pip install -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com tensorflow
问题二
下载安装时会有一些问题,例如:
这个解决,我参考了“飘洋过海95”的博客,截图也来自于他的博客。
博客链接安装Tensorflow问题,ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project and thus…
问题1解决办法:
pip install -U --ignore-installed wrapt enum34 simplejson netaddr
问题2解决办法:
pip install --upgrade setuptools
完成上面两步后,需要重新下载tensorflow,参考问题一。
问题三
安装成功后,截图如下:
截图来自“MONKEYLY”的博客
博客链接2020/4/18Python 安装教程 TensorFlow安装错误解决方法集合
如果不确定是否安装成功,可以在命令行输入下面这行代码看看是否安装成功:
pip list
可以看到我这里是已经安装成功了的。
但是跑代码的时候可能会出现问题,报错:
Using TensorFlow backend.
2020-07-24 09:31:11.201295: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library ‘cudart64_101.dll’; dlerror: cudart64_101.dll not found
2020-07-24 09:31:11.202465: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
这个时候就需要下载CUDA了,到https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive去下载,安装过程参考博客:
windows下cuda的安装
CUDA安装
我安装时选择的是10.1的版本,这个具体看报错的时候是找不到哪个文件,例如这里是dlerror: cudart64_101.dll not found,看后缀是101,所以选择10.1版本。
问题四
经历过上面的几个问题,应该已经可以完整运行。
但是,我在跑代码的时候又双叒叕出现了问题:
错误的中文意思是tensortflow模块没有Session属性,查阅资料发现,tensorflow2.x版本中取消了Session这个属性,如果安装的是tensorflow2.x版本又想利用Session属性,可以将tf.Session()更改为:
tf.compat.v1.Session()
并且在源文件开头加上一行代码:
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
不然会出现tensorflow2.x和1.x版本的不兼容问题,报错如下:
按上述操作后代码就可以正常跑了:
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
#定义两个常量
x = tf.constant([[3.,3.]])
w = tf.constant([[2.],[2.]])
y = tf.matmul(x,w)
with tf.compat.v1.Session() as sess:
result = sess.run(y)
print(result)
运行的结果:
问题四的解决参考了安装好tensorflow2.0之后,当使用Session时,报错AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘Session’:
*完结*
声明:由于我是在安装完成之后才想着发一篇这样的博客,所以有部分错误的截图来自于别人的博客,文章中已经有标注。
本文地址:https://blog.csdn.net/qq_44725872/article/details/107558250
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