在tensorflow的学习中,想使用tensorflow-gpu版的学习,充分利用计算机。但是跟网上很多博主的方法安装gpu,cuda是安装成功了,但是却一直报以下一个错误。
安装tensorflow时安装了好几次才成功,装着装着就断了,目前还没搞清楚原因, 不过最终还是成功了,这个方法是可行的 ,另外一台机子win7系统一次pip就成功了
最近打算开始研究一下机器学习,今天在windows上装tensorflow花了点功夫,其实前面的步骤不难,只要依次装好python3.5,numpy,tensorflow就行了,有一点要注意的是目前只有python3.5能装tensorflow,最新版的python3.6都不行。
在安装tensorflow完成后,import tensorflow as tf出现问题,问题如下:
在本篇文章中,我们将会介绍TensorFlow的安装,TensorFlow是Google公司在2015年11月9日开源的一个深度学习框架。
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
tensorflow-gpu 的镜像当然运行在 GPU 的母机上了,但是如果容器被调度到没有 GPU 的母机上呢?
在使用TensorFlow进行深度学习任务时,你可能会在代码中遇到这样的错误消息:"No module named '_pywrap_tensorflow_internal'"。这个错误提示表明你遗漏了TensorFlow内部的一个重要模块,导致无法加载所需的功能和库。
在使用 TensorFlow 进行开发和训练深度学习模型时,有时候可能会遇到 ImportError: cannot import name 'pywrap_tensorflow' 这个错误。这个错误通常是由于 TensorFlow 版本不兼容或没有正确安装所引起的。本文将介绍如何解决这个错误。
在使用Python时,有时可能遇到ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块错误。这个错误通常是由于无法找到依赖的动态链接库(DLL)文件引起的。本篇文章将介绍一些解决这个问题的方法。
最近因为特殊的原因重新安装了python,但是引发了一个很严重的问题——TensorFlow不好使了。
前言: 对于深度学习来说,各种框架torch,caffe,keras,mxnet,tensorflow,pandapanda环境要求各一,如果我们在一台服务器上部署了较多的这样的框架,那么各种莫名的冲突 会一直伴随着你,吃过很多次亏之后,慢慢的接触了Anaconda,真的是很爽的一个功能,来管理环境配置。我们进行tensorflow安装的时候,还是使用Anaconda,鉴于国内墙太高 ,我们使用了Tsinghua的镜像文件,清华大学的Anaconda介绍地址见:https://mirror.tun
【报错】Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问。: ‘f:\\strsoftware\\anaconda\\stranaconda\\lib\\site-packages\\tensorflow\\python\\_pywrap_tensorflow_internal.pyd’ Consider using the `–user` option or check the permissions.
最近尝试在m1的mac上安装tensorflow,网上的教程比较多,但是不管怎么折腾都会出现各种问题。安装github上apple分支的TensorFlow不管怎么折腾都提示下面的错误:
·本文讲的是Windows平台使用原生pip进行TensorFlow(CPU版本)安装的注意事项及常见问题解决方法
作者:刘光聪 ,中兴通讯高级系统架构师,专注机器学习算法,分布式系统架构与优化。 原文:TensorFlow架构与设计:会话生命周期(http://www.jianshu.com/p/667cbb20d802) 责编:王艺 CSDN AI记者,投稿、寻求报道、深入交流请邮件wangyi@csdn.net或扫描文末二维码添加微信。 相关文章: 图解TensorFlow架构与设计 TensorFlow架构与设计:图模块 TensorFlow的系统结构以C API为界,将整个系统分为「前端」和「后端」两个
如果你在使用Python开发时遇到了类似的错误消息,例如OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块/Could not find 'cudart64_90.dll',那么你可能是在尝试使用CUDA相关的功能,但缺少了相应的CUDA运行时库文件。
这个错误的出现往往与我前面的一篇文章 ImportError: /lib64/libm.so.6: version `CXXAB_1.3.8.' not found (required by /usr/local/python37/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow_internal.so) 的错误共同出现,这两个错误不仅看似相似,解决办法相似,而且还有极大的关联性,一不小心,可能就会陷入极难修复的境地。
问:up主,可以给我发一份代码吗,代码在哪里下载啊? 答:Github上的地址就在视频简介里。复制一下就能进去下载了。
ImportError: cannot import name ‘build_info’
安装/卸载第三包,注意对于windows用户请使用管理员身份打开命令端口,能避免各种莫名其妙的错误:
Tensorflow2.2.0安装成功 引用时显示DLL load failed:找不到指定模块 解决方法
很巧的是编译安装tensorflow-gpu版成功了。 tensorflow已经更新到1.13版,官方的linux安装文件采用的是glibc2.23, 而centos只支持到glibc2.17,所以在使用pip install tensorflow-gpu安装后的使用过程中会报错:
从官网https://www.anaconda.com/download/(但是官网上已经难找到python3.6版本了我这里有)下载Anaconda的安装程序,在该页面选择你电脑所对应的系统(Windows、macOS or Linux)以及操作系统位数(64位 or 32位)。至于是Python的版本是3.6还是2.7,这里推荐你使用Python 3.6 version,因为Python2终究会停止维护。以Windows及64位系统为例,下载Python 3.6 version的选择界面如图1所示。
1.You will need to adjust your conda configuration to proceed. 原因:就是在我们配置好镜像源后要删除原来的默认镜像源 解决: 1.conda config --remove-key channels 2.conda create -n tensorflow python=3.7.4 其余配置参考知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/112080773 顺便:激活tensorflow用完整命令:conda activate tensorflow 下载tensorflow1.9网址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#tensorflow 点击第一个下载到本地
看了faster rcnn的tensorflow代码,关于fix_variables的作用我不是很明白,所以写了以下代码,读取了预训练模型vgg16得fc6和fc7的参数,以及faster rcnn中heat_to_tail中的fc6和fc7,将它们做了对比,发现结果不一样,说明vgg16的fc6和fc7只是初始化了faster rcnn中heat_to_tail中的fc6和fc7,之后后者被训练。
如果在系统中安装使用GPU运行的TensorFlow,需要确保下面介绍的NVIDIA软件已经安装到系统中。
1. 写在前面 搞算法的同学也都明白,一个比较完美的python环境是多么的重要。这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来,这样不管是新到了公司实习或者就职,还是新换了电脑,都可以借鉴这篇快速把环境搭建起来啦 😉 由于我也是重装了系统,所以算是从0开始搭建python环境,这次从anaconda安装开始, 然后到cuda的相关安装配置,再到cudnn的安装配置,然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境,再各自的虚拟环境里面安装jupyter noteb
本文将通过一个经典的 “tensorflow找不到dll” 问题来入手,给大家一个如何找到缺失dll的办法,进而再分享一个windows上排查问题的好工具(因为大多开发者在windows上开发&在linux上部署,windows还是绕不过)。
配置:win7 + cuda8.0+vs2015+cudnn6.0+python3.5+tensorflow1.4+pycharm
之前 写过一篇在 ubuntu 下安装 TensorFlow 的教程,那个时候 TensorFlow 官方还不支持 Windows 系统,虽然可以通过其他方法安装,但是终究不是原生的,而且安装过程繁琐易错。好消息是,Google官方在11月29号的开发者博客中宣布新的版本(0.12)将增加对Windows的支持,我11月30号知道的,立马就安装试了试,安装过程非常简单,不过也有一些需要手动调整。
本文介绍了如何通过修改配置文件来在Windows操作系统上使用GPU进行训练深度学习模型。首先介绍了TensorFlow版本更新以及CUDA版本的更新,然后说明了如何安装cuDNN库,并提供了在TensorFlow中添加GPU支持的方法。最后,介绍了如何升级cuDNN版本以匹配TensorFlow版本。
2. 使用tf.train.NewCheckpointReader直接读取ckpt文件里的变量,使用tools.inspect_checkpoint里的print_tensors_in_checkpoint_file函数打印ckpt里的东西
最近升级 Python 项目,由 Python2.7 升级到 Python3.8.3,项目使用了 PySide2,对于较新的Python3.8.3 , PySide2 可能存在些许不兼容问题,环境配置完成后,出现一连串的 ImportError: DLL load failed 找不到指定模块 对于很多 Python 开发者来说,这类问题最为头疼,不知道如何下手解决。
本人是一个将要大学毕业的学生,目前就职在中世康恺的AI研发部门,中世康恺是一家服务于医学影像信息化的新型互联网公司,该公司以数字医疗影像为核心, 打造“云+集团+中心”模式。
说明:如果只是为了入门学习TensorFlow框架,个人觉得,没必要上来就整GPU版本(主要是那个太复杂,安装真让人劝退 ),所以本文记录的是直接在pycharm里安装tensorflow,并运行demo。
最近在学习tensorflow自带的量化工具的相关知识,其中遇到的一个问题是从tensorflow保存好的ckpt文件或者是保存后的.pb文件(这里的pb是把权重和模型保存在一起的pb文件)读取权重,查看量化后的权重是否变成整形。
安装环境为CENTOS6.8操作系统,pip安装tensorflow后提示GLIBC版本过低。考虑到升级GLIBC有一定的风险,所以决定使用编译安装的方式安装tensorflow。基本流程是按照这篇教程: http://www.jianshu.com/p/fdb7b54b616e/ 进行的,但是因为选择使用的版本有些不同,自己又遇到了一些坑。所以重新整理一下操作步骤。为了使安装步骤对操作系统影响最小,安装时不使用root账户以及sudo权限,而是使用了一个普通账户makeuser进行操作(少数步骤需要使用root操作)
问题描述:为了把之前的CPU版本的tensorflow卸载,换成GPU版本的tensorflow,经历了一番折腾。
本文的目的是分享在TX1上安装Tensorflow Serving时遇到的主要问题,避免重复踩坑。
Tensorflow Lite官方在移动端提供了官方编译好的库,我们直接拿来用就好。Tensorflow 在Linux平台与Mac平台下编译也非常轻松,基本不会遇到太多问题(据说Google内部只用Linux与Mac)。但是在Windows下编译真是一波三折,好在已经编译成功了,记录一下Windows 10下Tensorflow Lite编译过程,帮助一下跟我一样被Tensorflow折腾的不行的人。
1、需求背景 为什么要这样干呢?因为 Python 虽然号称跨平台,但是一些和操作系统相关的函数 API,windows 下也还是只能干瞪眼用不了,比如 import fcntl 这在 windows 下是没法用的,这就给开发测试带来了不便,在两个异构系统上,没法无缝切换 work。因此,能想到的就是利用 windows 上的 Cygwin 模拟 linux,然后 Pycharm 去调用 Cygwin 下的 Python 即可。 2、配置环境变量以及 PyCharm 参数 2.1 环境变量 CYGWIN
最近由于工作需要要使用TensorFlow,所以只能狂补相关的知识。本来博主打算在Ubantu上玩,但是由于一些原因还是放弃了这个想法,就转移到Pycharm上来玩。以下是自己在收集资料的过程中看到一篇很好的安装教程,分享一下。
tensorflow基于图结构深度学习框架,内部通过session实现图和计算内核交互。
S3 对象存储的使用越来越广泛,其中的好处就不多说了,这里用 Tensorflow 举个例子。
生成三个文件,分别是checkpoint,.ckpt.data-00000-of-00001,.ckpt.index
问题 INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmp/mnist_convnet_model\model.ckpt-1619 2018-04-10 16:02:17.996575: W c:\l\tensorflow_1501918863922\work\tensorflow-1.2.1\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1158] Not found: Key conv___1/bias not found in c
下载网站: https://pypi.org/ 或https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy
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