python - Google Cloud 上的 Tensorflow 问题

Question

我有一个 Python 脚本(一些基于多层感知器的简单二进制分类)，它使用在 Tensorflow 后端运行的 Keras 并在我的 Windows 笔记本电脑上正确运行，但在我从 Google 获得的 Ubuntu 虚拟机上运行它时产生以下错误云。有想法该怎么解决这个吗？如果有任何建议，我将不胜感激。 Ubuntu 信息:Ubuntu 16.04.5 LTS (GNU/Linux 4.15.0-1027-gcp x86_64) Tensorflow 是 1.13.1 Keras 是 2.2.4

2019-02-26 23:14:29.217591: I 
tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports 
instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA

2019-02-26 23:14:29.224424: I 
tensorflow/core/platform/profile_utils/cpu_utils.cc:94] CPU Frequency: 
2300000000 Hz

2019-02-26 23:14:29.225784: I 
tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:150] XLA service 0x384e6a0 
executing computations on platform Host. Devices:

2019-02-26 23:14:29.225824: I 
tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:158]   StreamExecutor device (0): 
<undefined>, <undefined>

更新:实际错误如下

Exception ignored in: <bound method BaseSession.__del__ of 
<tensorflow.python.client.session.Session object at 0x7fe9
23271400>>
Traceback (most recent call last):
File "/home/berezutskii/.local/lib/python3.5/site- 
packages/tensorflow/python/client/session.py", line 738, in __del__
TypeError: 'NoneType' object is not callable

更新:通过使用管理员权限重新安装 tensorflow 解决。

Answer 1

这些不是错误，这只是 tensorflow 告诉您此 cpu 支持更高级别实现的方式，您可以安装 tensorflow 以使用这些功能。默认情况下，tensorflow 在所有机器上安装基本功能，无论它们的能力如何。

您可以从源代码构建 tensorflow 以使用这些功能，而不是通常的 pip 安装，如前所述，pip 安装仅安装基本版本，以便它可以在大多数机器上运行。可以找到相同的详细信息here

您更新的错误是一个已知问题，主要与 keras 不一致，似乎有两件事可以解决此问题:

一个是简单地导入:

import tensorflow.contrib.keras as keras 

但是，更好的解决方法是实际更改 setup.py 文件，转到 setup.py 文件。使用 nano 或 vim 打开它(文件路径错误)在那里你必须导航到第 738 行或那里大约取决于安装的版本。

您将看到声明的 def __del__(self): 函数，其中包含以下代码:

try:
        status = tf_session.TF_NewStatus()
        tf_session.TF_DeleteDeprecatedSession(self._session, status)

当然连同其他事情一起，将其更改为:

try:
        if tf_session is not None:
            status = tf_session.TF_NewStatus()
            tf_session.TF_DeleteDeprecatedSession(self._session, status

这将解决此问题，请注意法院的其他部分应保持原样，并在编辑前保存一份文件副本，以防您需要返回原始版本。