大多教程都是重新虚拟出一个环境,原有环境就可以支持为什么还要重建一个新的环境,如果以后遇到坑了更新解释。

在原有基础上安装tensorflow

  • 用管理员权限打开Anacoda Prompt

  • 安装tensorflow(不加标注默认cpu,ls的python版本3.6,实测可行)

pip install tensorflow
  • 1
  • 测试同下一章的例程测试
import tensorflow
  • 1

出现以下警告: 
FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from ‘float’ to ‘np.floating’ is dep 
解决办法: 
对numpy降级,ls降到了numpy1.13.1

要先卸载原先的版本,之后再安装相应的版本,最好使用管理员权限

sudo pip uninstall numpy  卸载

sudo pip install numpy==1.13.1   安装对应的版本

重新虚拟出一个环境安装tensorflow

安装

  • 用管理员权限打开Anacoda Prompt
  • 虚拟出一个环境,这里将虚拟环境命名为tensorflow,其他也行
conda create -n tensorflow python=3.5
  • 1
  • 进入(激活虚出来的环境)
activate tensorflow
  • 1
  • 安装tensorflow
pip install tensorflow
  • 1

  • 退出环境
deactivate  
  • 1

测试

import tensorflow as tf
a=tf.constant([1.0,2.0],name="a")
b=tf.constant([1.0,2.0],name="b")
result=a+b
sess=tf.Session()
sess.run(result)
  • 1
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  • 4
  • 5
  • 6
[output]:array([2., 4.], dtype=float32)
  • 1

其中有这样一句警告:

2018-03-13 16:12:14.514866: I C:\tf_jenkins\workspace\rel-win\M\windows\PY\35\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:140] 
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2

大致的原因就是说:tensorflow觉得你电脑cpu还行,支持AVX(Advanced Vector Extensions),运算速度还可以提升,所以可以开启更好更快的模式,但是你现在用的模式相对来说可能不是那么快,所以这个其实并不是存在错误,所以如果不嫌当前的模式慢就忽略掉这个警告就好了。 
http://blog.csdn.net/CliuGeek/article/details/78836598 
解决方法: 
import os 
os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’] = ‘2’ 
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/8037

解决导入TensorFlow后出现警告的的问题解决:通过降低numpy的版本的更多相关文章

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