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。.../local/python3/lib/python3.6/imp.py", line 343, in load_dynamic return _load(spec) ImportError: libcublas.so...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....9.0 -> libcublas.so.9.0.176 libcusparse.so.9.0 -> libcusparse.so.9.0.176 libcusolver.so.9.0....9.0.176 libcudnn.so.7 -> libcudnn.so.7.4.1 libcups.so.2 -> libcups.so.2 再次执行sudo python test.py就没问题了
因此，这篇文章讨论关于Tensorflow源码安装的一些心得和过程，讨论安装Tensorflow版本兼容问题和cuda版本选择问题，最终实现在ubuntu16.04下通过源码安装TensorFlow-1.7.0...其中我遇到的问题是bazel编译工具版本问题，现在从ppa上apt-get进行下载都是0.12.0 stable版本，用这个版本对TensorFlow进行编译时会出现编译错误的，换成0.11.1版本就好了...出现了以下问题：ImportError: libcublas.so.9.1: cannot open shared object file: No such file or directory 要注意...，这个问题与你的编译文件无关，你系统是cuda9.1你安装的TensorFlow是cuda9.1，但上面的问题还是出现，那么说明你在安装cuda9.1的时候有一些配置文件没有正确进行配置，也就是一些文件找不到...依次执行以下命令（软连接）： sudo ln -s /usr/local/cuda-9.1/lib64/libcublas.so.9.1 /usr/lib/libcublas.so.9.1 sudo ln
2019-11-11 23:37:00.153893: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Could not...No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda-10.1/lib64 2019-11-11 23:37:00.154058: I tensorflow.../stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Could not dlopen library 'libcublas.so.10.0'; dlerror...: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /usr.../local/cuda-10.1/lib64 2019-11-11 23:37:00.154212: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc
cs_hnu_scw/article/details/79695347 https://blog.csdn.net/u012911202/article/details/83218169 感谢 2，安装过程遇到的最大的问题是下载...tensorflow 或下载pip 或下载python 等过程太慢，导致报下载超时的错误，最终导致下载报错。...官网现在不提供下载了，只提供安装命令：比如1.5.0版本 pip install tensorflow==1.5.1 这是官网提供的下载方式，都是很慢，我前几天使用也很慢。...哈哈 4，linux进入tensorflow环境命令 source activate tensorflow window进入tensorflow环境是通过： 5，Ubuntu安装zlib和zlib-devel...8，查看TensorFlow的版本以及安装路径 查看TensorFlow的版本以及安装路径 进入到Python环境 import tensorflow as tf tf.
导语 运气好按照教程一把过，运气不好遇到一堆抓狂的问题，记录下踩到的坑 如果是练习教程中的例子tensorflow cpu 版本够用了，要训练的话还是gpu版本要快很多， 本文记录了在我们配备的主流...Mac电脑上，安装gpu版本常见问题和解决方法 显卡为： 芯片组型号： NVIDIA GeForce GTX 775M 类型： GPU 总线： PCIe PCIe Lane.../developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod/local_installers/cuda_8.0 .55_mac-dmg 3.配置CUDA环境，这一步出了很多问题...] successfully opened CUDA library libcublas.dylib locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc...tensorflow as tf" I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcublas
2.7 环境 conda create -n python2.7 python=2.7.17 conda activate python2.7 # 安装 1.1.0 gpu版本 pip install tensorflow-gpu...cuda-10 lib库配置; 因为tensorflow 1.13版本以上要求cuda 10 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:/usr...chay/p/10472993.html https://blog.csdn.net/weixin_35653315/article/details/71308137 "ImportError: libcublas.so...export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 （解决使用 tensorflow 使用过程中，libcublas 库，找不到的错误.../guide/gpu (tensorflow 官方关于gpu使用的说明文档) https://github.com/tensorflow/docs/blob/r1.13/site/en/guide/using_gpu.md
在 Linux 上使用 pip 安装 tensorflow 的时候，提示找不到匹配的包 $ pip install tensorflow Downloading/unpacking tensorflow...Could not find any downloads that satisfy the requirement tensorflow Cleaning up......No distributions at all found for tensorflow Storing complete log in /home/kongxx/.pip/pip.log 检查 pip.log.../); unknown archive format: .whl Could not find any downloads that satisfy the requirement tensorflow...这个问题的原因是 pip 版本太低，所以需要升级 pip $ pip install pip -U 然后再次安装 $ pip install tensorflow
1、在新版的tensorflow2.x中，keras已经作为模块集成到tensorflow中了 ? 所以在导入包的时候需要按照以上形式导入。...参考：https://blog.csdn.net/weixin_40405758/article/details/88094405 2、tensorflow2.x新加了一些东西，比如：tf.keras.layers.advanced_activations...则可能需要更新tensorflow的版本。...pip install --upgrade tensorflow 同时需要注意的是不能直接导入anvanced_activations，需使用以下方式： from tensorflow.keras.layers...import LeakyReLU from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization 3、还要注意版本问题 ?
一、WIndows安装GPU版本tensorflow注意一下几个问题一般就不会出错 （1）确定自己要安装哪个版本的tensorflow-gpu； （1）根据自己要装的tensorflow-gpu版本确定要下载的...二、tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系 不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示（图片有点旧了，python版本是2.7和3.3-3.8）： 对于版本号大于...1.13的tensorflow-gpu的1.x版本，如1.14、1.15，建议安装CUDA10.0，不要安装CUDA10.1，安装后会提示缺少很多库文件，而导致GPU版本的tensorflow无法使用，...如果按照以上方法安装后出现了以下错误： ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory...那么在终端输入以下命令： sudo ldconfig /usr/local/cuda-10.0/lib64 一般就能解决问题！
2、根据CUDA和tensorflow版本对应的关系表，检查自己的版本是否匹配??...3、如果不匹配请安装相应的TensorFlow或者CUDA版本安装对应版本TensorFlow的GPU版本pip install tensorflow-gpu==版本号安装对应版本的CUDA参考：https
经典的深度学习引擎，如tensorflow和pytorch，其自身版本与CUDA版本有着严格的对应关系，一点点的不符都会使得程序无法运行。...例如，我目前的默认CUDA==10.2，现在需要跑tensorflow-gpu==1.13.1的代码（要求CUDA==10.0），就会报出这样的错误： ImportError: libcublas.so....10.0: cannot open shared object file: No such file or directory 由于复现实验时，原始代码的tensorflow/pytorch版本往往五花八门
许多框架（包括 TensorFlow、PyTorch、SciKit-Learn、Keras、Chainer、MXNet、MATLAB 和 SparkML）中的模型都可以导出或转换为标准 ONNX 格式。...iOS WebAssembly ONNX Runtime inference ONNX运行时推断可以实现更快的客户体验和更低的成本，支持来自深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow...8.0.2.39 (Windows) libcudart 11.0.221 libcufft 10.2.1.245 libcurand 10.2.1.245 libcublasLt 11.2.0.252 libcublas...8.0.2.39 (Windows) libcudart 11.0.221 libcufft 10.2.1.245 libcurand 10.2.1.245 libcublasLt 11.2.0.252 libcublas
一、参考 官网：https://www.tensorflow.org/tutorials/layers 二、GitHub源码分享 https://github.com/jxq0816.../tensorflow-mnist 代码组织结构 三、MNIST数据集 1、input_data.py 该文件由谷歌提供，用于下载MNIST相关数据集，需要V**才可以访问 地址...：https://tensorflow.googlesource.com/tensorflow/+/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/input_data.py...# x一个占位符placeholder,我们在TensorFlow运行计算时输入这个值 # 我们希望能够输入任意数量的MNIST图像，每一张图展平成784维的向量，我们用2维的浮点数张量来表示这些图...print("define model variable "); x = tf.placeholder("float", [None, 784]) # 一个Variable代表一个可修改的张量，存在在TensorFlow
导言：将安装Tensorflow遇到的问题及解决方法记录于此，一来以后可以随时查阅，二来供碰到类似问题的朋友参考。...最近在专心攻读《深度学习图解》，在学到第8章时，运行书中的代码，提示需要安装tensorflow框架，于是，按照常规方法，打开命令行界面，输入： pip install tensorflow 可总是出错...没办法，只好边在网上搜索，边试着解决问题，最终还是搞定了。 首先，下载Anaconda，注意，要是最新版的Anaconda。...输入命令： pip install tensorflow-cpu==2.2.0 -ihttps://pypi.douban.com/simple/ 安装tensorflow。 一切顺利！...然而，在试着运行命令： import tensorflow 时，出现如下图1所示的错误，提示找不到指定的模块。 ?
在ubuntu上配置tensorflow 1.7+CUDA踩过的坑 tensorflow1.6+CUDA9.0+cuDNN7.0整个环境在windows下正常工作。...在安装tensorflow之前，一定记得检查一下python版本，把默认python设置为python3.x 常见错误： 错误：ImportError: libcublas.so.9.0: cannot...open shared object file: No such file or directory 问题： 找不到cuda9.0的版本。...INSTALLING THE NVIDIA DRIVER in the README available on the Linux driver download page at www.nvidia.com 问题与原因...： 没有关闭X-Server，必须关闭，然后切换到命令行运行方式下，在图形界面下会一直有这个问题！
简单粗暴： pip --default-timeout=1000 install --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple tensorflow-cpu
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...如果这次运行没有报错，那就没问题了。...nvidia-smi 问题修复 如果所有配置都正确， nvidia-smi也可以执行，但TensorFlow仍然报出相同的错误，那么很有可能环境变量出了问题。
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...如果这次运行没有报错，那就没问题了。...nvidia-smi 问题修复 如果所有配置都正确，nvidia-smi也可以执行，但TensorFlow仍然报出相同的错误，那么很有可能环境变量出了问题。
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