Tensorflow安装失败,并显示“模块的编译时版本3.5与运行时版本3.6不匹配”
python
python-3.x
tensorflow
5
0

我尝试从pip安装:

pip3 install --user --no-cache https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

然后尝试导入并得到:

 Using TensorFlow backend.
  /usr/lib64/python3.6/importlib/_bootstrap.py:205: RuntimeWarning: 
  compiletime version 3.5 of module 
  'tensorflow.python.framework.fast_tensor_util' does not match runtime 
  version 3.6
    return f(*args, **kwds)

  2017-11-10 09:35:01.206112: I 
  tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports 
  instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 
  SSE4.2 AVX

问题:

  1. 我不明白为什么轮子会显示3.6,但我收到有关3.5的警告

  2. 我想针对我的cpu进行优化,因此我可以使用pip从源代码而不是从二进制文件轮安装吗?

参考资料:
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我遇到了同样的问题,我可以通过安装1.3版本而不是使用1.4的tensorflow来解决它。使用以下命令进行操作。

 pip3 install tensorflow==1.3.0
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RuntimeWarning:模块'tensorflow.python.framework.fast_tensor_util'的编译时版本3.5与运行时版本3.6不匹配

这是一个已知问题 ,已得到优先处理 ,很可能很快会得到解决。现在,解决方法是使用python 3.5。

更新:

该问题在每晚的tensorflow构建中解决: tf-nightlytf-nightly-gpu现在具有从零开始为Linux构建的python3.6二进制文件。”

即,以下命令应与python 3.6一起使用:

# tf-nightly or tf-nightly-gpu
pip3 install tf-nightly

您的CPU支持该TensorFlow二进制文件未编译为使用的指令:SSE4.1 SSE4.2 AVX

该警告来自以下事实:默认的tensorflow分配是在支持CPU扩展的情况下编译的( 此处有更多信息 )。如果您想获得CPU优化的tensorflow软件包,唯一的选择就是自己构建它 。这有点乏味,但绝对可行。构建将产生wheel文件,您可以仅通过安装

pip3 install /path/to/the/tensorflow.whl

但是,如果您只想禁止显示警告,则可以这样做:

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
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只需安装tensorflow的1.3版本。问题解决了。

pip install tensorflow==1.3.0
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我遇到了同样的问题,并通过以下方法解决了问题:

pip install --ignore-installed tensorflow

发生问题是因为我之前使用python 3.5编译了tensorflow的本地版本(以启用某些CPU功能)。我最近安装了python 3.6,新的tensorlfow已经支持这些CPU功能,因此我只安装了正式版本。

更新

在对tensorflow进行一些更新之后, tensorflow方法不再起作用。

另一个解决方法是使用虚拟环境(例如anaconda)创建python3.5环境:

conda create -n py35 python=3.5
source activate py35
pip install tensorflow

要使用ipython或jupyter笔记本,请确保在虚拟环境中安装ipykernel:

pip install ipykernel
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