自用anaconda时出现的一些问题集锦

1、安装tensorflow库(要先安cuda什么的,具体详情请百度)

conda create -n tensorflow-gpu python=3.6

activate tensorflow-gpu

python -m pip install --upgrade pip

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

验证代码:

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

命令: nvidia-smi

功能:显示机器上gpu的情况,可以看代码到底是不是在GPU上面跑

2、Jupyter Notebook "signal only works in main thread   kernel一直响应,不能开始

pip install "pyzmq==17.0.0" "ipykernel==4.8.2"执行后重启

3、ImportError: cannot import name imread

Scipy库不能用imread,安装pillow库

4、安装pytorch-CPU

指定环境安装路径,不想装在C盘了

conda create --prefix=C:\Users\zhangbaobei\AppData\Local\conda\conda\envs\torch python=3.6(划掉的是废话,但是以防自己以后用得到,自己乱换路径最后不会用了,以后环境认识清晰了,可能还用的到这几句代码233333)

condacreate -n pytorch python=3.6

Activate pytorch

安装torch(不同版本去官网查https://pytorch.org/get-started/locally/)

pip install torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

pip install torchvision

这里下载会特别慢,你可以用IDM下载之后,然后在下载的目录下面运行  pip install 加文件名

(这里我当时出问题了,原因是我下载了两个torch版本,一个cpu一个gpu,gpu之前一直装不上去,所以两个都下了,这个时候CPU版本文件名多了个-2,于是出现报错

自用anaconda时出现的一些问题集锦_第1张图片

类似这个,没截图,用的别的博客的图,这个时候可能就是文件名不对或者python版本不匹配

运行这个:import pip;print(pip.pep425tags.get_supported())

报错:AttributeError: module 'pip' has no attribute 'pep425tags',具体去原博(https://blog.csdn.net/weixin_38917807/article/details/81675948)看吧,我只是名字错了- - )

然后如上运行代码就可以。

5.Cache entry deserialization failed, entry ignored

管理员运行。还不行就把pip更新一下,据说是因为10版本的访问数据问题

问题持续更新。。。(真令人头大)

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