Проблемы с установкой тензорного потока
Я попробовал установить тензорный поток на моем 64-битном компьютере ubuntu 14.04:
sudo pip2 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.6.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
для python 2.7
Когда я запускаю import tensorflow as tf
в консоли, я получаю сообщение об ошибке
Ошибка импорта тензорного потока. Если вы не используете bazel, вам следует не пытайтесь импортировать shadoworflow из его исходного каталога; выйдите дерево источника тензорного потока и перезапустите ваш интерпретатор python из есть.
Google не предоставил хороший ответ на это, какие-то мысли?
Ответы
Ответ 1
Я бы рекомендовал использовать Anaconda. Это упрощает установку всех необходимых зависимостей (большинство из них автоматически устанавливается), и есть несколько вариантов установки tensorflow.
conda install tensorflow
или
conda install tensorflow-gpu
Ответ 2
У меня была аналогичная проблема. Сообщение об ошибке также содержало строку "ImportError: Нет модуля с именем google.protobuf". Как упоминалось здесь: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1415, обходной путь для этой проблемы заключается в создании пустого файла __init_.py в каталоге tensorflow/google, где вы также должна иметь папку protobuf. Надеюсь, это поможет.
Ответ 3
Настоятельно рекомендуем использовать virtualenv. Я страдал установкой тензорного потока, а также его зависимостей в течение нескольких недель, пока не узнаю о virtualenv. Вы можете следовать официальному руководству, чтобы установить его. (https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/get_started/os_setup.html) И он поставляется со всей библиотекой, которую вы, вероятно, будете использовать. Кроме того, вы можете изменить свою среду в своей среде разработки Python. Тогда вам не нужно активно и деактивировать virtualenv каждый раз, когда вы используете it.ery Очень удобно
Ответ 4
Вы не можете импортировать тензорный поток, пока находитесь в исходном каталоге tensorflow. Сначала измените каталог, т.е. cd ..
, перед запуском python.
Я подчеркнул ключевую часть вашей ошибки: "Ошибка импорта тензорного потока. Если вы не используете bazel, , вы не должны пытаться импортировать shadoworflow из его исходного каталога, выйдите из дерева источников тензорного потока, и оттуда возобновите переводчик python".
Ответ 5
Выполните следующие действия:
sudo apt-get install python-pip python-dev
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
И затем запустите python. Он должен работать.
Ответ 6
Вы увидите эту проблему, если вы запустите python, когда работаете в исходном дереве shadoworflow. (где бы вы клонировали репозиторий git)
Python путается о том, что импортировать, когда вы запускаете "import tensorflow" (тот, который находится в вашем каталоге или в системе, установленном на нем).
Это то, что пытается сказать сообщение об ошибке.
Просто замените свой домашний каталог или новый пустой каталог, и он должен работать.
Ответ 7
Проблема связана с вашей версией установки tensorflow и конфигурацией окружающей среды. Я также столкнулся с такой же проблемой, поскольку я установил tenorflow для Python версии 3.5, в то время как моя система имеет 3,6.
Выберите правильное колесо для установки.
https://pypi.python.org/pypi/tensorflow
Он должен работать.
Ответ 8
Я рекомендую вам использовать Anaconda, это действительно полезно для работы с данными ML и данными.
Ответ 9
Прежде чем вводить команду python
в терминале, ваша рабочая область не должна быть каталогом, который содержит файл tensorflow-0.6.0-cp27-none-linux_x86_64.whl.
т.е. ваше рабочее пространство должно отличаться от каталога, в котором используется значение tensorflow-0.6.0-cp27-none-linux_x86_64.whl.
Ответ 10
Я столкнулся с аналогичной проблемой, и оказалось, что это связано с тем, что зависимость protobuf не была выполнена, или возникла проблема с protobuf. Я бы удалил protobuf:
>> sudo pip uninstall protobuf
Затем переустановите:
>> sudo pip install --upgrade protobuf
Если это не сработает, попробуйте удалить и переустановить как protobuf, так и tensorflow. Если вы строите из источника, проверьте эту проблему на GitHub