- ubuntu12.04环境下使用kvm ioctl接口实现最简单的虚拟机
- Ubuntu 通过无线网络安装Ubuntu Server启动系统后连接无线网络的方法
- 在Ubuntu上搭建网桥的方法
- ubuntu 虚拟机上网方式及相关配置详解
CFSDN坚持开源创造价值,我们致力于搭建一个资源共享平台,让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章解决import tensorflow导致jupyter内核死亡的问题由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
今日重装gpu版tensorflow后出现问题,jupyter notebook中import tensorflow运行以后内核死亡。开始以为版本不兼容,于是将conda中全部内容升级了一遍发现还是存在问题,并不管用。于是去查报错信息.
在我很少去看的jupyter的终端中得到一个warning.
显示hdf5版本不匹配导致的错误.
1.指定版本安装 。
2. 。
1
2
|
pip uninstall h5py
pip install h5py
|
我开始使用的第一种方法,用conda命令重装。发现安装以后,虽然warning问题解决了,但是tf和keras莫名其妙消失了。。。.
conda list中也不显示!但显然这些都是安装过的包,不能理解发生了什么.
于是尝试第二种方法。问题得以解决.
补充:jupyter notebook中使用tensorflow-gpu常常出现的问题 。
问题1:
kernel restarting the kernel appears to have died. it will restart automatically 。
如果是在装有gpu的服务器上搭建的jupyter notebook,并且使用的tensorflow可以通过在session的前面加上config来解决这个问题,亲自试过可行(我觉得主要问题是在此之前都是在cpu上运行的程序,造成内存不足,所以导致的kernel died,如果查看在代码运行的时候内存占用情况可以使用free -h):
1
2
3
|
config
=
tf.configproto()
config.gpu_options.allow_growth
=
true
sess
=
tf.session(config
=
config)
|
问题2:
warning:tensorflow:from /root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/core.py:143: calling dropout (from tensorflow.python.ops.nn_ops) with keep_prob is deprecated and will be removed in a future version.instructions for updating: please use `rate` instead of `keep_prob`. rate should be set to `rate = 1 - keep_prob`. 。
warning:tensorflow:from /root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/math_ops.py:3066: to_int32 (from tensorflow.python.ops.math_ops) is deprecated and will be removed in a future version.instructions for updating: use tf.cast instead. 。
warning:tensorflow:from /root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/math_grad.py:102: div (from tensorflow.python.ops.math_ops) is deprecated and will be removed in a future version. instructions for updating: deprecated in favor of operator or tf.math.divide. 。
发生这种问题的主要原因可能是anaconda版本问题,或者是其他版本问题造成的版本不兼容。使用以下指令进行相应的更新。亲自尝试可行.
1
2
3
4
|
conda update mkl
conda upgrade notebook
conda upgrade jupyter
conda update anaconda
|
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教.
原文链接:https://blog.csdn.net/dysljxjsq/article/details/106270111 。
最后此篇关于解决import tensorflow导致jupyter内核死亡的问题的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于解决import tensorflow导致jupyter内核死亡的问题的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
我想将模型及其各自训练的权重从 tensorflow.js 转换为标准 tensorflow,但无法弄清楚如何做到这一点,tensorflow.js 的文档对此没有任何说明 我有一个 manifest
我有一个运行良好的 TF 模型,它是用 Python 和 TFlearn 构建的。有没有办法在另一个系统上运行这个模型而不安装 Tensorflow?它已经经过预训练,所以我只需要通过它运行数据。 我
当执行 tensorflow_model_server 二进制文件时,它需要一个模型名称命令行参数,model_name。 如何在训练期间指定模型名称,以便在运行 tensorflow_model_s
我一直在 R 中使用标准包进行生存分析。我知道如何在 TensorFlow 中处理分类问题,例如逻辑回归,但我很难将其映射到生存分析问题。在某种程度上,您有两个输出向量而不是一个输出向量(time_t
Torch7 has a library for generating Gaussian Kernels在一个固定的支持。 Tensorflow 中有什么可比的吗?我看到 these distribu
在Keras中我们可以简单的添加回调,如下所示: self.model.fit(X_train,y_train,callbacks=[Custom_callback]) 回调在doc中定义,但我找不到
我正在寻找一种在 tensorflow 中有条件打印节点的方法,使用下面的示例代码行,其中每 10 个循环计数,它应该在控制台中打印一些东西。但这对我不起作用。谁能建议? 谢谢,哈米德雷萨, epsi
我想使用 tensorflow object detection API 创建我自己的 .tfrecord 文件,并将它们用于训练。该记录将是原始数据集的子集,因此模型将仅检测特定类别。我不明白也无法
我在 TensorFlow 中训练了一个聊天机器人,想保存模型以便使用 TensorFlow.js 将其部署到 Web。我有以下内容 checkpoint = "./chatbot_weights.c
我最近开始学习 Tensorflow,特别是我想使用卷积神经网络进行图像分类。我一直在看官方仓库中的android demo,特别是这个例子:https://github.com/tensorflow
我目前正在研究单图像超分辨率,并且我设法卡住了现有的检查点文件并将其转换为 tensorflow lite。但是,使用 .tflite 文件执行推理时,对一张图像进行上采样所需的时间至少是使用 .ck
我注意到 tensorflow 的 api 中已经有批量标准化函数。我不明白的一件事是如何更改训练和测试之间的程序? 批量归一化在测试和训练期间的作用不同。具体来说,在训练期间使用固定的均值和方差。
我创建了一个模型,该模型将 Mobilenet V2 应用于 Google colab 中的卷积基础层。然后我使用这个命令转换它: path_to_h5 = working_dir + '/Tenso
代码取自:- http://adventuresinmachinelearning.com/python-tensorflow-tutorial/ import tensorflow as tf fr
好了,所以我准备在Tensorflow中运行 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() 函数。 据我了解,“logit”应该是概率的张量,每个对应于某个像素的
tensorflow 服务构建依赖于大型 tensorflow ;但我已经成功构建了 tensorflow。所以我想用它。我做这些事情:我更改了 tensorflow 服务 WORKSPACE(org
Tensoflow 嵌入层 ( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Embedding ) 易于使用, 并且有大量的文
我正在尝试使用非常大的数据集(比我的内存大得多)训练 Tensorflow 模型。 为了充分利用所有可用的训练数据,我正在考虑将它们分成几个小的“分片”,并一次在一个分片上进行训练。 经过一番研究,我
根据 Sutton 的书 - Reinforcement Learning: An Introduction,网络权重的更新方程为: 其中 et 是资格轨迹。 这类似于带有额外 et 的梯度下降更新。
如何根据条件选择执行图表的一部分? 我的网络有一部分只有在 feed_dict 中提供占位符值时才会执行.如果未提供该值,则采用备用路径。我该如何使用 tensorflow 来实现它? 以下是我的代码
我是一名优秀的程序员,十分优秀!