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部署tensorflow后導入出現如下錯誤解決辦法

發布時間:2020-07-26 22:40:33 來源:網絡 閱讀:1381 作者:027ryan 欄目:開發技術

部署環境:

操作系統:CentOS release 6.5 (Final)

Python版本:

Python 2.7.10 (default, Dec 22 2016, 14:45:25) 

[GCC 4.8.2] on linux2


[root@paris ~]# python

Python 2.7.10 (default, Dec 22 2016, 14:45:25) 

[GCC 4.8.2] on linux2

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import tensorflow

Segmentation fault (core dumped)

[root@paris ~]# 


解決方法:

問題:scipy和tensorflow沖突


部署環境:CentOS6 python2.7 scipy 0.12.0 tensorflow0.8.0


問題描述:


在上述環境中部署tensorflow0.8.0的時候,安裝沒有問題,import tensorflow時報錯:Segmentation fault (core dumped)


探索過程:


1、用virtualenv創建一個不附帶任何模塊的純凈環境,安裝tensorflow發現安裝和使用一切正常


2、說明tensorflow和我的主機環境中某些模塊有沖突


3、現在就要判斷與哪個模塊沖突,為了節省時間,我在這用了類似于索引順序表查找的想法,對照我的實體機環境,一次安裝多個模塊,然后驗證是否出錯,直到出錯,說明問題處在最后一組,而一次安裝那些模塊,是按照依賴關系來的,比如C依賴AB,我就把ABC放在一組,直接安裝C,順便也就安裝依賴AB,按照這種方法,找到了一組沖突,就是安裝sklearn之后tensorflow不能正常工作,出現如上報錯。于是判定應該是sklearn或者依賴模塊與tensorflow沖突。挨個嘗試sklearn的依賴numpy、scipy時發現是scipy和tensorflow的沖突。


4、嘗試解決沖突:考慮到可能是版本問題,嘗試過多個版本的組合,發現scipy可以和tensorflow0.5.0共存,于是得到一個初步解決。但是,tensorflow的0.5.0缺少了一些新版的功能和優點,后通過下述方法解決


解決辦法:


手工編譯scipy:


到https://pypi.Python.org/pypi/scipy/


下載https://pypi.python.org/packages/05/5e/973bf71cfa865d962a68893e35e366a0a7ac0b713bc398b4e584c1bed982/scipy-0.17.1.tar.gz#md5=8987b9a3e3cd79218a0a423b21c8e4de


解壓后安裝:


python setup.py install


這樣就不會有沖突了


向AI問一下細節

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