正确安装并配置好pycharm+tensorflow环境之后,可能在pycharm中导入tensorflow会有以下问题: 1. " import tensorflow as tf " 会有红线提示找不到tensorflow,但是运行的话可以正常运行 2. tensorflow相关的代码不能自动补全, Ctrl+B(查看函数定义快捷键)也定位不到函数定义 出现这样的问题可能是因为在pycharm中配置的python环境(不是系统环境)中没有安装tensorflow包导致的. 解决办法

目录 第9章 运行TensorFlow 创建一个计算图并在会话中执行 管理图 节点值的生命周期 TensorFlow中的线性回归 实现梯度下降 给训练算法提供数据 保存和恢复模型 用TensorBoard来可视化图和训练曲线 命名作用域 模块化 共享变量 练习摘抄 第9章 运行TensorFlow 参考书 <机器学习实战--基于Scikit-Learn和TensorFlow> 工具 python3.5.1,Jupyter Notebook, Pycharm 创建一个计算图并在会话中执行 x =

起因 起初只想在 win7上实现 pause 效果而已 cmd /c pause | out-null 结果只能看到红字一闪而过 打开 PowerShell ISE 进行调试 这次清楚的看到红字提示 "cannot be loaded because running scripts is disabled on this system" 解决方法 管理员权限运行PowerShell Set-ExecutionPolicy RemoteSigned

今日使用python+selenium编写自动化测试脚本并执行过程中,使用pycharm运行结果后发现脚本运行无报错,脚本中的操作也正常被执行,但就是没有生成测试报告. 为什么呢,为什么呢,生成测试报告的脚本是正确的,到底是为什么呢? 查阅了相关资料后,终于找到了解决办法,运行脚本时,使用快捷键alt+shift+F10,运行结束,测试报告成功生成. 问题解决!

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------lspci -vnn | grep VGA -A 12 查看 hylas@hylas-System-Product-Name:~$ lspci -vnn | :]: NVIDIA Corporation Device [10de:1c03] (rev a1)

1. Pycharm运行Nosetests PyCharm可以使用两种方法,运行Nosetests测试文件: 1) 图形用户界面GUI a) 在PyCharm中,选中测试文件,如Tests/test_demo.py b) 鼠标右键选择Run 'Nosetests in test_demo.py'即可执行测试 注1:也可使用快捷键:Ctrl+Shift+F10 注2:在脚本里使用快捷键Ctrl+Shift+F10,会单独执行选中的test class或test func 2) 命令行界面CLI 在

pycharm运行三种方式 1.以xx.py脚本方式直接执行,当写的代码里面没用到unittest和pytest框架时,并且脚本名称不是以test_开头命名的,此时pycharm会以xx.py脚本方式运行 2.当脚本命名为test_xx.py时,用到unittest框架,此时运行代码,pycharm会自动识别到以unittest方式运行 3.以pytest方式运行,需要改该工程设置默认的运行器:file->Setting->Tools->Python Integrated Tools-&

[注]PyCharm导入tensorflow包报错的问题 若是你也遇到这个问题,说明你也没有理解tensorflow到底在哪里. 当安装了anaconda3.6后,在PyCharm中设置interpreter,这个解释器决定了你在PyCharm环境中写的代码采用什么方式去执行. 若是你的设置是anaconda下的python.exe.就会发现在PyCharm中写入import tensorflow as tf 时,就会报错,提示没有tensorflow模块,这是因为anaconda文件下的pyt

今天,终于把如何在linux服务器上运行tensorflow程序的问题解决: 1.首先要在服务器上python下安装tensorflow(要看好是在python2还是python3下安装,还要看好是CPU版本还是GPU版本) 2.确保tensorflow测试程序正常运行, 例: import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='a') b = tf.con

Mac上PyCharm运行多进程报错的解决方案 运行时报错 may have been in progress in another thread when fork() was called. We cannot safely call it or ignore it in the fork() child process. Crashing instead. Set a breakpoint on objc_initializeAfterForkError to debug. 解决方案 添加

今天在Windows下通过Pycharm安装Tensorflow时遇到两个问题: 使用pip安装其实原理都相同,只不过Pycharm是图形化的过程! 1.由于使用国外源总是导致Timeout 解决方法是在Pycharm中添加清华源 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/(或者其他的国内源) 2.替换成清华源后安装报错: ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensor

运行TensorFlow代码时报错 错误信息ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file 原因:TensorFlow版本与CUDA版本不匹配 可使用pip3 install tensorflow-gpu==[version]将TensorFlow版本切换到制定版本中去,其对应的version可在'>TensorFlow官网查看 另: 1.查看cuda版本(在ubuntu下): cat /usr/local/cuda/

描述:之前用的好好的,突然有一天用pycharm运行程序,明明结果正确, 打印不出来结果,看下图 解决: 查看File Transfer有好多错误,意思是没有连接上服务器 [2018/12/8 21:05] Automatic upload failed: could not connect to SFTP server at "192.168.0.204". (SSH_MSG_DISCONNECT: 2 Too many authentication failures )[2018/

1. 简介 今天北京下的雪好大好美啊!!!哎呀,忘记拍照片了,自己想象一下吧.言归真传,今天还是开始pytest的学习和修炼,上一篇写完后群里反响各式各样的,几家欢乐几家愁,有的高兴说自己刚好要用到了,正好一起学习,有的不开心说自己接口还没有学完了,没关系的学习本来就不是一件一蹴而就的事情,需要日积月累,不要灰心.慢慢的来,多花点时间,争取赶上来就好了.嘿嘿!喝了宏哥的毒鸡汤是不是充满活力,感觉好多了.好,那就开始今天的学习吧!今天主要学习一下pytest的执行用例的规则. 2. 通过help帮

个人博客原文:http://www.bearoom.xyz/2019/08/25/ubuntu-tensorflow-cc-example/ 之前记录的运行Tensorflow的C++接口的例子都是零散的,现在写一个完整的例子. 一.模型文件转换 首先是需要有训练好的模型文件,然后将其转化为tensorflow的C++接口能够读取的.pb文件,这个前面也有记录,现在贴下完整的代码: ################################################### # # S

pycharm运行 1.在pycharm里创建测试文件test_demo.py # Author xuejie zeng # encoding utf-8 # content of test_demo.py def inc(x): return x + 1 def test_answer(): assert inc(3) == 5 2.,此时直接右键运行的话,并不会执行用例,因为它只是一个函数,并不是pytest测试用例 3.根据图中的步骤,将默认运行是改成pytest,再右键查看方式变成了py

前面没有细讲,这里细述一下安装pycharm后,第一次打开pycharm运行python文件报错"No Python interpreter selected"问题的解决办法. 出现这个问题的原因目前知道的有两个: 1. 本地环境中没有安装Python,或者远程设置也没有: 2. 安装的pycharm的版本和你当前Python的版本不匹配也会出现这个问题: 如果是第一种情况,就去安装python 安装步骤详见我的博客安装python和pycharm,以及常见安装问题 ~ 如果是第二种情

目的是在pycharm中调试nmt代码,主要做了如下工作: 配置pycharm编译环境 在File->Settings->Project->Project Interpreter 设置TensorFlow所在的python环境 新建程序主代码 在nmt文件夹之外新建了nmt_main.py代码,copy nmt.py的程序入口代码到其中.如下: from nmt.nmt import * FLAGS = None root_dir = 'D:/tensorflow/nmt-master'

https://blog.csdn.net/heros_never_die/article/details/79760616 最近开始学习深度学习的相关知识,准备实战一下,看了一些关于tensorflow安装的博客,绕了一些弯,因此来填一下坑(多余安装的或者非windows),主要围绕使用pycharm时需要用到tensorflow的安装过程. 环境:windows10专业版.只是想简单跑一下tensorflow的话,安装过程真的很简单. 如果你有“安装IDE并关联编译器"的经验,不想看复杂的安

一.环境 基于安装Python3.6以及pycharm. 二.在项目设置里配置编译环境 打开pycharm新建一个项目. 打开pycharm->file->setting->project:->project interpreter,将自己的interpreter调整到安装的3.6版本,大部分是已经调整好的 三.pip下载TensorFlow 打开命令行窗口使用pip命令安装TensorFlow,输入 pip install tensorflow==1.4 四.测试是否配置成功 在

折腾了一天半终于装好了win10下的TensorFlow-GPU版,在这里做个记录. 准备安装包: visual studio 2015: Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64: pycharm-community: CUDA:cuda_8.0.61_win10:下载时选择 exe(local) CUDA补丁:cuda_8.0.61.2_windows: cuDNN:cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0;如果你安装的TensorFlow版本和我一样1.