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tensorflow1.15與numpy、keras以及Python兼容版本對照方式

 更新時間:2024年03月28日 08:50:48   作者:aha()啊哈  
這篇文章主要介紹了tensorflow1.15與numpy、keras以及Python兼容版本對照方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

報錯信息

  • numpy庫版本不兼容問題

NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (bi_lstm/lstm_encoder_a/fw/fw/strided_slice:0) to a numpy array.

根據(jù)錯誤信息中提到的內(nèi)容,可能是在創(chuàng)建初始狀態(tài)時使用了一個符號張量(symbolic Tensor),而無法將其轉(zhuǎn)換為NumPy數(shù)組。

這可能是因為在創(chuàng)建初始狀態(tài)時使用了一些與張量操作相關(guān)的功能,導(dǎo)致無法直接將其轉(zhuǎn)換為NumPy數(shù)組,經(jīng)過探索之后發(fā)現(xiàn)為兼容問題。

  • keras版本不兼容問題

ImportError: No module named ‘keras’

這個錯誤發(fā)生在導(dǎo)入 Keras 庫時,可能是因為沒有正確安裝 Keras 或者 Keras 安裝出現(xiàn)了問題。

您可以嘗試重新安裝 Keras,確保按照官方文檔或指南進(jìn)行安裝。

  • h5py 庫版本不兼容問題

AttributeError: module ‘h5py.h5’ has no attribute ‘CYTHON_VERSION_COMPILED_WITH’

根據(jù)報錯信息,似乎是因為在導(dǎo)入 TensorFlow 時引用了 h5py 庫,但是 h5py 庫版本不兼容所導(dǎo)致的。

解決方法

tips:僅針對tensorflow1.15.3版本做參考

Python3.7

pip install tensorflow==1.15.3
pip install keras==2.3.1
pip install numpy==1.16.0
pip install h5py==2.10.0

總結(jié)

第一次搭建tensorflow環(huán)境,每次直接安裝的包都不對應(yīng)版本,還要我一個一個找,啊啊啊啊啊b潰了。

萬幸經(jīng)過我一天半的努力,把所有庫版本都對應(yīng)上了。

據(jù)我的經(jīng)驗:

大家可以從pycharm->settings->Project->Python Interpreter中找到+添加庫找到你要安裝的庫,點(diǎn)擊并在庫的詳細(xì)信息中找到官方文檔。

一般情況下,官方文檔會指引你尋找到庫的依賴項的相應(yīng)版本。

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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