这个错误出现时，首先检查自己安装的tensorflow版本是否是Gpu版本的，如果是使用的Anaconda或者miniConda的话，可以使用 conda list查看安装了哪些包 image.png...找到tensorflow看看是不是后面加了个GPU
”] = “0” #设置当前使用的GPU设备仅为0号设备 设备名称为’/gpu:0’ os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1” #设置当前使用的GPU设备仅为1...gpu:1’ os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1,0” #设置当前使用的GPU设备为1,0号两个设备,名称依次为’/gpu:1’、’/gpu:0’。...表示优先使用1号设备,然后使用0号设备 如果服务器有多个GPU，tensorflow默认会全部使用。如果只想使用部分GPU，可以通过参数CUDA_VISIBLE_DEVICES来设置GPU的可见性。...在Python脚本内设置 如果想在Python的脚本内设置使用的GPU，可以使用os.environ，如下： import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID..." # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" 检查TensorFlow对GPU的可见性： from tensorflow.python.client
最近因为特殊的原因重新安装了python，但是引发了一个很严重的问题——TensorFlow不好使了。.../tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 74, in raise ImportError(msg) ImportError...直接使用Python可以执行，但是sudo或者crontab定时任务都无法正常运行。...使用find命令查找文件 find / -name libcublas.so.9.0 可以发现在我安装的目录下：/usr/local/cuda-9.0/lib64 google后，发现有个链接跟我遇到的情况很像...就尝试使用配置文件: cat /etc/ld.so.conf include /etc/ld.so.conf.d/*.conf 然后创建新的配置文件 vi /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
# mbuckler/tf-faster-rcnn-deps # # Dockerfile to hold dependencies for the Tensorflow implmentation #...of Faster RCNN FROM mbuckler/tensorflow:cuda-7.5 WORKDIR /root # Get required packages RUN apt-get update...clone https://github.com/pdollar/coco.git WORKDIR /root/coco/PythonAPI RUN make WORKDIR /root # Add CUDA...to the path ENV LD_LIBRARY_PATH $LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 ENV CUDA_HOME /usr/local/cuda
官方给出的版本对应在相应的下面的链接可看 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows tensorflow的每个版本如果和python版本不对应...，将会有各种报错，另外在github上下载的代码，可能没有错，只是你的环境和他的环境不一样罢了，所以才出来各种奇奇怪怪的问题，所以，如果遇到各种问题各异尝试换个环境试一下，另外，python的3.6.x...，x的值不同甚至都可能会有问题，所以，如果在下载的一些代码给出了配置的版本，最好按照相应的版本进行安装。
tensorflow 报错： from tensorflow.python.framework import ops as tf_ops ImportError: cannot import
tensorlflow的安装： win10使用 pip install tensorflow 安装tensorflow时安装了好几次才成功，装着装着就断了，目前还没搞清楚原因， 不过最终还是成功了，...这个方法是可行的 ，另外一台机子win7系统一次pip就成功了 环境说明： 环境系统：win10 tensorflow：cpu version2.2. tensorflow导入报错： import tensorflow...as tf #报错 ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块 详细报错信息如下 ImportError: Traceback (most recent call last...ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块 本人试了该方法没有成功，可能跟我权限有关，公司电脑不具备管理员权限，卸载某些库的时候虽然successfully 但还出了一些红色的报错或者警告...，有兴趣的可以再试试！
解决ImportError: cannot import name 'pywrap_tensorflow'在使用 TensorFlow 进行开发和训练深度学习模型时，有时候可能会遇到 ImportError...检查 TensorFlow 版本首先，我们需要确认我们所使用的 TensorFlow 版本是否与我们安装的依赖库兼容。...__version__)确保安装的 TensorFlow 版本是最新的稳定版本。如果我们使用的 TensorFlow 版本是较旧的版本，可以尝试升级到最新版本，以确保与最新的依赖库兼容。2....首先，我们需要卸载当前已安装的 TensorFlow，可以使用以下命令：bashCopy codepip uninstall tensorflow然后，我们可以重新安装 TensorFlow，可以使用以下命令...如果在加载模型时发生 ImportError 异常，我们会引发一个新的 ImportError 异常，提示用户检查 TensorFlow 是否正确安装。
看了那么多Tensorflow（GPU）安装教程，一个字，迷糊！ 来一期简版教学吧： 1、想用GPU，就得确定你的电脑支不支持CUDA： 这里各位可以直接百度你GPU的型号，不展开了。...2.1 看好版本后，就照着下就完了~ Python（3.7）我使用Anaconda，具体参照以下： python都拿你没办法，历史版本Anaconda下载 注：为什么选择3.7? 你敢信？...（实际上cuDNN中7.4没有对应的CUDA10.1，所以我们选择了7.5）。...2.4 CUDA CUDA-下载CUDA10.1，如果你电脑CUDA版本不匹配，可以先卸载CUDA或者英伟达软件，继而安装需要的版本。...https://tensorflow.google.cn/install/pip?hl=zh_cn ? （下载器下载就得了）接着安装CUDA。
win10+GTX1050Ti+anaconda3+tensorflow1.14.0+cuda10.0+cudnn7.6.1.34（带GPU使用检测） 一、安装前的准备 （1）查看自己N卡支持的CUDA...（3）配置环境变量 安装完CUDA后，CUDA会自动添加到环境变量中 CUPTA和CUDNN还没有加进来，所以必须将它们添加到路径，这样使用Tensorflow的时候才不会报错 手动添加CUPTI和CUDNN...Could not find ‘cudart64_100.dll’错误 tensorflow – 仅支持 CPU 的最新稳定版（建议新手使用） tensorflow-gpu – 支持 GPU 的最新稳定版...，同时配置好CUDA10.0和对应CUDNN的相关环境变量，用相同的方法测试 测试成功，说明gpu版本已经安装成功 （3）tensorflow-gpu ImportError: DLL load failed...：找不到指定的模块 错误原因：CUDA版本与Tensorflow版本冲突 解决方案：卸载CUDA10.1，重新装CUDA10.0，同时添加对应的CUDNN，具体操作方法如上 （4）ImportError
linux查看CUDA版本、CUDNN版本、显卡的使用情况。...查看cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep...CUDNN_MAJOR -A 2 查看显卡的硬件状况 nvidia-smi linux下： ?
/install/install_mac, 不再赘述 建议 1 如果你使用Pycharm编辑器的话，Pycharm自带虚拟环境创建，建议安装到PyCharm的虚拟环境中。...2如果你裸写，建议使用virtualenv来安装tensorflow 三....，记得保存，用下面的命令刷新，如果遇到没权限之类的，重启电脑吧….顺便休息以下 . ~/.bash_profile 4.编译使用 CUDA 的 deviceQuery cd /usr/local/cuda...但是如果你运行例子遇到以下错误 ImportError: dlopen(/Users/valiantliu/tensorflow/lib/python3.6.1/site-packages/tensorflow...可能你高高兴兴的去跑训练，发现IDE里又报错了，My God，人生如此艰难 ImportError: dlopen(/Library/Frameworks/Python.framework/Versions
在tensorflow的学习中，想使用tensorflow-gpu版的学习，充分利用计算机。但是跟网上很多博主的方法安装gpu，cuda是安装成功了，但是却一直报以下一个错误。...> raise ImportError(msg) ImportError: Traceback (most recent call last): File "D:\soft\python3.6..., but you’ll have tensorflow 2.0.0 which is incompatible. tensorflow-gpu 需要和cuda，cudnn版本对应。...cuda又需要和英伟达驱动对应。...cuda10支持 tf 1.13 以上 cuda9支持 tf 1.5-1.12 cuda8支持 tf 1.0-1.4 也可能是你用的tensorFlow 版本太新了，不支持老cpu，用3.5的 也可能需要安装
使用CUDA的好处就是透明。...设置-软件更新-附加驱动 更多关于显卡（文中使用1080Ti）安装的步骤，可以参考系列文章的第二篇： 配置深度学习主机与环境（TensorFlow+1080Ti）：（二）Win10&Ubuntu双系统与显卡驱动安装...sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run 如果出现大段废话，可以使用 Ctrl+C 跳过； 进入具体的安装选项： ?.../questions/41991101/importerror-libcudnn-when-running-a-tensorflow-program） ?...ImportError: libcudnn when running a TensorFlow program 选择 cuDNN v5.1 for CUDA 8.0 中的 cuDNN v5.1 Library
ImportError: cannot import name ‘build_info’ ImportError: Could not import tensorflow..../python/platform/self_check.py”, line 27, in raise ImportError("Could not import tensorflow....Do not import tensorflow " ImportError: Could not import tensorflow....换个路径使用就可以了！...sess = tf.Session() 2018-12-04 08:46:22.637049: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc
虽然需求是不太合理的，既然使用了 tensorflow-gpu 就应该运行在 GPU 上，不然跑在 CPU 上干啥呢？...目前的调度逻辑，对于此类任务，会被调度到只有 CPU 的机器上，而这些机器不仅没有安装 CUDA 的库，并且也没有使用 nvidia-docker，那么在 import tensorflow 的时候，这类...GPU 的镜像就必然找不到 CUDA 的库，从而报错了。.../tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 74, in raise ImportError(msg) ImportError....1: cannot open shared object file: No such file or directory 可能更合理的做法应该是避免用户使用 GPU 的 tensorflow 的镜像，
安装CUDA驱动程序 CUDA是NVIDIA开发的一个并行计算平台，是搭建TensorFlow的基本前提。但是我们后面会提到，实际上最好使用逆向工作的方法，所以我们稍后再回到这部分。...安装TensorFlow 启动终端(如果是远程访问的话，就使用SSH)。...总之，找到特定应用程序(如果有的话)所需的TensorFlow版本，或者如果没有这样的限制，可以使用我目前使用的TensorFlow 1.8.0。...tensorflow as tf 但这时我们还没有安装CUDA，你会看到类似下面的报错： ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object...为确保TensorFlow能够检测到GPU，在Python shell中使用以下代码， tf.test.gpu_device_name() 它将会把所有可用的GPU显示出来。
# If using csh (tensorflow)$ # Your prompt should change 使用预编译好的安装包安装 最新要求cuda7.5和cudnnV5 # Ubuntu...' 这个官方有解决方法,具体见: NewBase错误 错误的排除 cudnn版本低 官方说是使用cuda7.5+cudnnV5,实际是使用cuda7.5+cudnnV5.1才行 所以升级到5.1版本的就没问题了...直接进入/usr/lib下删除相应的软件文件即可,结果是pip会使用/usr/local/lib/python2.7下的软件(通过pip安装的) Error 2: ImportError: numpy.core.multiarray...failed to import 原因是: tensorflow需要的numpy版本大于本机自带的numpy版本 解决方法: 删除/usr/lib/python2.7下的numpy,使用pip进行安装...as tf, 没有问题 参考资源 tensorflow安装问题的yhl_leo的博客 tensorflow官方安装文档
至于是Python的版本是3.6还是2.7，这里推荐你使用Python 3.6 version，因为Python2终究会停止维护。...2.Pycharm的安装配置 PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成...安装完成后配置系统环境变量Path TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务，图必须在Session(会话)里被启动....sys.exit(0) except ImportError: print("ERROR: Failed to import the TensorFlow module....Anaconda并不是必需，可以使用，也可以不使用 Cudnn的版本我这里提示的是Cudnn6，大家看提示安装 这一篇博客其实就是这一次远程安装部署的一个笔记，有些部分可能说的不是很细致。
我们进行tensorflow安装的时候，还是使用Anaconda，鉴于国内墙太高 ，我们使用了Tsinghua的镜像文件，清华大学的Anaconda介绍地址见：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn.../help/anaconda/ 这里记录下linux的安装方式： 所使用的系统: ubuntu16.10 安装步骤 1： 先登录到这个页面：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...", line 52, in raise ImportError(msg) ImportError: Traceback (most recent call last):...('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description) ImportError: libcusolver.so.7.5: cannot open....7.gz 我们发现我们只有libcusolver.so.8.0，并没有我们要找的libcusolver.so.7.5,看了一下官方的文档： 给出的建议是： 可以使用.8.0来替代.7.5，我们命名一个
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