首先介绍数据读取问题,现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset,具体的细节不在这里赘述,看官方文档更清楚,这里主要记录一下官方文档没有提到的坑,以示"后人".因为是记录踩过的坑,所以行文混乱,见谅. I 问题背景 不感兴趣的可跳过此节. 最近在研究ENAS的代码,这个网络的作用是基于增强学习,能够自动生成合适的网络结构.原作者使用TensorFlow在cifar10上成功自动生成了网络结构,并取得了不错的效果. 但问题来了,此时我需要将代码转移

import tensorflow 报错: tf.estimator package not installed. 解决方案1: 安装 pip install tensorflow-estimator==1.10.12 解决方案2: downgrade pandas from 0.23.4 to 0.23.0 upgrade matplotlib to 3.0.0

python安装tensorflow报错:python No matching distribution found for tensorflow==1.12.0 python版本是3.7.2 要安装的tensorflow版本是1.12.0 pip版本是18.1 安装操作是在pycharm上进行操作的. 但是一安装就报错:python No matching distribution found for tensorflow==1.12.0 解决办法: 将python进行退版本,也就是卸载当前这

安装TensorFlow pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow 报错: UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc1 in position 45: invalid start byte 修改: D:\studySoftware\Anaconda3\Lib\site-packages\pip\compat\_init_.py的 eturn s.decode(sys

ubuntu 16.04 anaconda 4.2.0 安装tensorflow 报错. 安装pyenv后,在pyenv环境内安装 anaconda,然后再安装tensorflow不再报错,比较奇怪,记录一下,有时间看看是怎么回事.

C:\....\Anaconda3\envs\py35\lib\site-packages\h5py\__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`. from

问题描述 IDE:pycharm,环境中安装tensorflow-gpu 1.8.0 ,Cuda9 ,cudnn 7,等,运行代码 报错如下 tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to create session 解决方案 在代码中添加gpu的配置代码 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #use GPU with ID=0 conf

解决方法1. 在终端执行: export LD_LIBRARY_PATH=”$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64” export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 但是每次要运行tensorflow时都得执行此命令,而且在Spyder.jupyter notebook中仍然报错. 解决方法2.  在bashrc中写入路径: sudo vim ~/.bashrc export LD_LIBRARY_PATH=”$LD_LIBRARY_PAT

Windows下安装完tensorflow后,在cmd下运行python后import tensorflow出现如下错误: Traceback (most recent call last):  File “D:\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py”, line 18, in swig_import_helper  return importlib.import_mod

问题描述: ]: import tensorflow as tf ImportError: /lib64/libc.so.: version `GLIBC_2.' not found (required by /usr/local/python2.7/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so) # 系统默认 glibc 所支持的版本太低 解决方法: 1.检查当前 glibc 版本 shell > str

报错信息: [libprotobuf FATAL google/protobuf/src/google/protobuf/stubs/common.cc:67] This program requires version 3.6.1 of the Protocol Buffer runtime library, but the installed version is 3.0.0. Please update your library. If you compiled the program y

在使用tensorflow的object detection时,出现以下报错 tensorflow Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape 可能的解决方法: 减小训练的batch大小

问题描述 使用pip安装TensorFlow时,一直报错,情况如下: 解决办法 使用如下命令可正常安装: pip3 install --no-cache-dir tenstoflow --no-cache-dir参数表示禁用缓存.

此错误神奇之处是每次第一次运行不会报错,第二次.第三次第四次....就都报错了.关掉重启,又不报错了,运行完再运行一次立马报错!搞笑! 折磨了我半天,终于被我给解决了! 问题解决来源于这边博客:https://blog.csdn.net/m0_37870649/article/details/79428960 我的解决方法:在fit模型的代码前面加入一行代码:tf.reset_default_graph() 如下图: 我原本是猜想自定义TextCNN模型的代码中出了问题,但其实这个错误和dtyp

原因 : 模型还未生成出来 , 此时你去检测的生成完毕的模型 , 模型呢 ? 还没生成 . 模型还没生成就引用了为什么不报错 ? 解决办法 : 当前情况不要以为是你的程序有 bug , 而是你的模型还没生成完毕 , OVER !

就是在spyder跑上一篇文章的代码然后就报错: Attempting to fetch value instead of handling error Internal: failed to get device attribute 13 for device 0: CUDA_ERROR_UNKNOWN: 问就是显卡内存太次了..新开terminal然后重试吧. 555 该换了

参考:https://stackoverflow.com/questions/41813665/tensorflow-slim-typeerror-expected-int32-got-list-containing-tensors-of-type 我的代码是: image_seq = tf.concat(0, image_seq)然后就报错了:Backend TkAgg is interactive backend. Turning interactive mode on.Traceback

之前是报这样的错: OpKernel ('op: "BestSplits" device_type: "CPU"') for unknown op: BestSplits 参考这篇文章: http://www.voidcn.com/article/p-njzrxuoi-brk.html import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'

问题:mac安装tensorflow过程中,爆出oserror:permission denied 解决方案:关闭mac的sip,然后sudo安装 关闭sip的方法:重启mac,按住command+R,进入命令行,输入csrutil disable,重启电脑

这个错误的原因可能是,anaconda安装的python版本为3.7,现在tensorflow仅支持python 3.6   改变python版本:首先在命令行创建一个名为python36的环境,指定的Python版本是3.6.如下: conda create --name python36 python=3.6 activate python36 python --version #查看 发现已经是3.6版本 现在在命令行里试一下: python import tensorflow 发现可以用

错误1:Traceback (most recent call last):  File "/home/lwc/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *  File "/home/lwc