1.版本 ubuntu版本为14.04 python为3.6.5 tensorflow为pip3安装的1.8.0版本 2.解决 删除原先的tensorflow:sudo pip3 uninstall tensorflow 下载tensorflow1.5.0版本安装就可以了

使用 conda install -c conda-forge tensorflow 或者 conda install -c conda-forge tensorflow-gpu 试下.

编译没有警告,没有错误,运行就打印 段错误 (核心已转储) 网上找了一下,都是各种问题,都推荐用gdb 调试解决,咱也来趁机学习gdb一下.   gcc+gdb)输入命令行 运行 sudo apt-get install build-essential build-essential包含gcc和gdb等工具,是C语言的开发包. 安装完了可以执行 一般来说GDB主要调试的是C/C++的程序.要调试C/C ++的程序,首先在编译时,我们必须要把调试信息加到可执行文件中.使用编译器(cc/ gcc/g

1.问题发现 有这样一段代码: #include <stdio.h> int main() { int a, b, num1, num2, temp; printf("please input two numbers:\n"); scanf("%d,%d", &num1, &num2); if(num1 > 0 && num2 > 0) (1) { a = num1; b = num2; temp = a%b;

今天写程序出现了“段错误(核心已转储)"的问题,查了一下资料,加上自己的实践,总结了以下几个方面的原因. 1.内存访问出错  这类问题的典型代表就是数组越界. 2.非法内存访问 出现这类问题主要是程序试图访问内核段内存而产生的错误. 3.栈溢出  Linux默认给一个进程分配的栈空间大小为8M.c++申请变量时,new操作申请的变量在堆中,其他变量一般在存储在栈中.  因此如果你数组开的过大变会出现这种问题.  首先我们先看一下系统默认分配的资源: 1 ulimit -a 可以看到默认分配的栈大

段错误 (核心已转储): data/voc.names中文标签改成英文

Linux下写C++程序出现“段错误(核心已转储)”的问题: 段错误一般就是指访问的内存超出了系统所给这个程序的内存空间,通常这个值是由gdtr来保存的,他是一个48位的寄存器,其中的32位是保存由它指向的gdt表,后13位保存相应于gdt的下标,最后3位包括了程序是否在内存中以及程序的在cpu中的运行级别,指向的gdt是由以64位为一个单位的表,在这张表中就保存着程序运行的代码段以及数据段的起始地址以及与此相应的段限和页面交换还有程序运行级别还有内存粒度等等的信息.一旦一个程序发生了越界访问,

测试Caffe的时候, cd ~ && python -c 'from caffe2.python import core' 2>/dev/null && echo "Success" || echo "Failure" 出现了 段错误(核心 已转储) 错误. 修改方法: 使用了387版本的驱动程序,把387版本链接库目录加入路径 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/nvidia-387/:$LD_L

解决方法:编辑->首选项关闭->插件->取消"多文件编辑"

笔者在学习ROS的时候遇到的这个问题,使用的系统是ubuntu16.04,ROS版本是kinetic,在运行小海龟程序的时候突然打不开海龟界面的程序节点turtlesim-node,四处寻找答案未果,最后在ROS的问答社区找到了答案,如下图所示,是我在博客问答区发布的问题,最后自己解答了,给大家参考参考.

ubuntu中查看已安装软件包的方法: 方法一:在新立得软件包管理器中,打到已安装,便可以看看有多少包被安装. 如果想把这些包的信息复制到一文件里,可用下面的方法. 方法二:在终端输入 sudo dpkg -l 即可,然后在终端的界面里复制列出来的信息就可以了(终端查看时,一定要做如下步骤:点终端界面上的"编辑"-->配置文件首选项-->滚动-->回滚-->不限制"打上勾",这样输入到界面的信息就完整显示了). 把输出结果保存到 *.txt

Ubuntu 下如何查看已安装的软件 1.查看安装的所有软件 dpkg -l 例如: dpkg -l | grep ftp 2.查看软件安装的路径 dpkg -L | grep ftp 也可以用 whereis ftp 3.查看软件版本 aptitude show 例如: aptitude show ftp

你先进入/etc/mysql 然后该目录下会有一个debian.cnf文件,用sudo cat debian.cnf查看里面的内容. 如果用户名为 debian-sys-maint 使用 mysql -u debian-sys-maint -p 命令并输入上面debian.cnf文件中的密码,然后便登陆mysql了 mysql> use mysql; Database changed mysql> update user set password=password('new password'

或者直接追加到/etc/sysctl.conf 如果遇到“设备未托管”,一般是台式机默认移动ip后禁用网络. 那么修改/etc/NetworkManager/NetworkManager.conf,设置managed=true,reboot 有时候遇到即使改了上面四条仍旧无法连接网络,那么就是由于managed=true引起的,再改成false即可连接网页.

1.查看安装的所有软件 dpkg -l 例如:dpkg -l | grep ftp 2.查看软件安装的路径 dpkg -L | grep ftp 也可以用 whereis ftp 3.查看软件版本 aptitude show 例如:aptitude  show ftp 删除软件 方法一.如果你知道要删除软件的具体名称,可以使用 sudo apt-get remove --purge 软件名称 sudo apt-get autoremove --purge 软件名称 方法二.如果不知道要删除软件的

sudo apt-get clean sudo apt-get -f install sudo apt-get upgrade

要检查特定的包,比如firefox是否安装了,使用这个命令: dpkg -s firefox 要列出你系统中安装的所有包,输入下面的命令: dpkg --get-selections 你同样可以通过grep来过滤割到更精确的包.比如,我想要使用dpkg命令查看系统中安装的gcc包: dpkg --get-selections | grep gcc 此外,你可以使用“-L”参数来找出包中文件的位置. dpkg -L gcc-4.8

Ubuntu系统---以virtualenv方式安装Tensorflow-CPU 一.安装环境 环境:Ubuntu18.04+CPU+python2.7 本文介绍:如何在ubuntu上以virtualenv方式安装tensorflow. 采用virtualenv方式安装的原因?系统中的多个python混用会导致$PYTHONPATH混乱,或者各个工程对于package的版本要求不同等等情况.有一个简单的解决方案就是用virtualenv来隔离多个python,其本质只是实现隔离不同python中

FaceNet---Tensorflow下的下的实战篇 @WP20190225 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝目录＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 一.FaceNet算法简介 二.FaceNet配置与使用 2.1 安装环境的确定 2.2  下载文件:FaceNet源码 + LFW数据集 + 模型 2.3 环境配置 2.4 测试自己的数据 三.遇到的问题与解决方式 3.1 安装requirements.txt里要求的依赖项时报错 3.2 非法指令 (核心已转储) 3.3 找不到路径 3.4 模型版本

最近做一个C++开源项目发现一个奇怪问题,通过clang编译链接执行程序每到有一个就崩溃了,gcc下则没有此问题. 后来通过调试,发现原因是bool返回的方法是没有return语句!问题是为啥还能通过编译呢? 列子如下: #include <iostream> class Test { public: bool yes(); }; bool Test::yes() { std::cout << "yes" << std::endl; // retur