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2018最新win10 安装tensorflow1.4(GPUCPU)+cuda8.0+cudnn8.0-v6 + keras 安装CUDA莫名失败 导入tensorflow失败报错问题解决

Python环境 python环境建设推荐使用科学计算集成python发行Anaconda,Anaconda是Python众多发行中非常适用于科学计算的版本,里面已经集成了很多优秀的科学计算Python...建议安装Anconda3 4.2.0本,目前新出的python3.6存在部分不兼容问题,所以建议安装历史版本4.2.0 注意:windows10本下的tensorflow暂时不支持python2.7...亦或者导入tensorflow报错: 1、libcudnn.so.x 找不到的情况:没有装 cuDNN 2、libcublas.so.x 找不到的情况:版本不匹配, CUDA与 cuDNN 或者tensorflow...版本不匹配,等等 以上的所有报错我都经历过,并且别人的教程都说是CUDA和CUDNN版本不匹配,或者VS2015/2017没有安装 ,的确是这样的,结果我都试了好多个版本都没有解决。...最后发现我的tensorflow是1.1本的太老了  换成1.4就成功了(2017可能太新不匹配DUDA8.0) 所以解决办法:temsorflow版本+VS2015/2017安装+CUDA版本+CUDNN

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关于 python ImportError: No module named 的问题

今天在 centos 下安装 python setup.py install 时报错:ImportError: No module named sysconfig, 当时急着用,就顺手直接源码编译了一把...但是如果你没有发现上面代码有什么问题的话,可要注意了,上面的代码有时会找不到模块或者包(ImportError: No module named xxxxxx),这是因为: sys模块是使用c语言编写的...sys.path是python的搜索模块的路径集,是一个list 可以在python 环境下使用sys.path.append(path)添加相关的路径,但在退出python环境后自己添加的路径就会自动消失了...可以使用以下命令输入当前python 的搜索路径: python -c"import sys;print '当前的python是:'+sys.prefix;print '\n'.join(sys.path...* In [2]: a=zeros(1000) In 3]: a[:100]=1 In [4: b=fft(a) In [5]: plot(abs(b)) REF: 无法import的原因(ImportError

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云课五分钟-07安装Opera失败-版本不匹配

视频: 云课五分钟-07安装Opera失败-版本不匹配 文本: 如果在一开始就询问: 对于安装Opera浏览器而言,Ubuntu 20.04及更高的版本通常是较合适的选择。...https://get.geo.opera.com/pub/opera/desktop/ 会遇到超多问题: 总结 版本不匹配 权限不允许 依赖不满足 软件包冲突 …… 文心一言总结更为全面: 在Linux...如果所需的依赖项未安装或版本不匹配,安装过程可能会失败。 权限问题:在Linux系统中,权限是非常重要的。如果您没有足够的权限来安装软件包,安装过程将失败。...请注意,具体的问题和解决方法可能因您使用的Linux发行和软件包管理器而有所不同。在遇到问题时,查阅相关文档、社区论坛和官方支持渠道也是很好的解决途径。...这可能是由于软件包的版本与系统版本不匹配或程序需要的库与系统中的库版本不兼容引起的。 依赖关系缺失:虽然软件包可能已经安装,但它可能依赖于其他软件包或库,而这些依赖项并没有被正确安装。

20210

pycharm配置tensorflow环境_python3.6对应的tensorflow版本

安装3.5或3.6本的python,3.7及以上的版本貌似还不支持TensorFlow,博主用的是3.6.8本,特别注意python还要求得是64位的,否则后面安装TensorFlow会报错!...版本不支持,装合适的或者比较新的就可以了,否则会导致后面写demo的时候import出错,最新的是2.1.0(2020.4),博主安装的是2.0.0本。...也有可能是pip的版本不匹配(不过一般不会是这个问题,我的pip是18.1本的也完全ok。)...安装安成后,写入代码测试时,报错 ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。...看了很多文章提到说要检查是否安装有MSVC2015做底层的编译器(我没有试,感觉有点复杂 ) ,我的解决方案是:分析可能是因为版本不匹配的问题,也许是你安装的python能够支持的TensorFlow版本

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