import tenorflow как tf выдает ошибки даже после установки без ошибок - PullRequest
Новая
       18

import tenorflow как tf выдает ошибки даже после установки без ошибок

0 голосов
/ 08 октября 2018

Я давно пытаюсь решить эту проблему.После многих попыток в моем существующем enthon python = 3.5 (в Anaconda) я удалил его и снова создал новый env просто для правильной установки tenorflow с поддержкой gpu.Для этого я сделал conda create -n FALL python=3.5, а затем pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.11.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl, как предложено на сайте tenorflow, потому что я на Windows 10 и у меня Anaconda.Во время установки не было ошибок.И я использую Cuda 8.0 и cuDNN для моих других методов глубокого обучения без каких-либо препятствий.Таким образом, я мог напечатать python в моем активированном env.Чтобы проверить, правильно ли установлен tenorflow, я набрал import tensorflow as tf и получил 

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\username\Anaconda3\envs\FALL\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "C:\Users\username\Anaconda3\envs\FALL\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "C:\Users\username\Anaconda3\envs\FALL\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
    _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
  File "C:\Users\username\Anaconda3\envs\FALL\lib\imp.py", line 243, in load_module
    return load_dynamic(name, filename, file)
  File "C:\Users\username\Anaconda3\envs\FALL\lib\imp.py", line 343, in load_dynamic
    return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Users\username\Anaconda3\envs\FALL\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 22, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow  # pylint: disable=unused-import
  File "C:\Users\username\Anaconda3\envs\FALL\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
  File "C:\Users\username\Anaconda3\envs\FALL\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module>
    raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\username\Anaconda3\envs\FALL\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "C:\Users\username\Anaconda3\envs\FALL\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "C:\Users\username\Anaconda3\envs\FALL\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
    _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
  File "C:\Users\username\Anaconda3\envs\FALL\lib\imp.py", line 243, in load_module
    return load_dynamic(name, filename, file)
  File "C:\Users\username\Anaconda3\envs\FALL\lib\imp.py", line 343, in load_dynamic
    return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.


Failed to load the native TensorFlow runtime.

See https://www.tensorflow.org/install/install_sources#common_installation_problems

for some common reasons and solutions.  Include the entire stack trace
above this error message when asking for help.

Я бы хотел, чтобы кто-нибудь помог мне, насколько это возможно.

1 Ответ

0 голосов
/ 17 декабря 2018

Не уверен, что вы все еще ищете ответ на этот вопрос, но, видя, как я только что боролся с этой самой проблемой в течение последних нескольких дней, я решил оставить здесь свои два цента на случай, если это поможет любому двигаться вперед.

В качестве начального замечания я устанавливал не тензорный поток через anaconda, а просто через установку pip в python virtualenv.Я ожидаю, что решение этой проблемы будет аналогичным с использованием либо anaconda, либо просто pip.

В итоге получилось, что одна или несколько программ были установлены в несовместимых версиях для tenorflow.

На момент написания этой статьи для tenorflow-gpu требуется CUDA 9.0, CUPTI (должна быть включена в установку CUDA) и версия cuDNN более 7.2 (но учтите, что эта версия должна быть совместима с вашей конкретной установкой CUDA).Моя проблема заключалась в том, что я невольно использовал CUDA 10.0, который, на мой взгляд, теоретически совместим с tenorflow-gpu (основываясь на кратком поиске, похоже, он работает для некоторых людей), но у меня вообще не работал.

Короче говоря, вот именно эта настройка / процесс, который работал для меня:

  1. CUDA-совместимый графический процессор (https://developer.nvidia.com/cuda-gpus, чтобы проверить ваш конкретно

  2. Python 3.5.4

  3. Версия tenorflow-GPU 1.12.0

  4. CUDA 9.0

  5. CUPTI (опять же, это входит в комплект установки CUDA 9.0)
  6. cuDNN 9.0 версия 7.4.1.5 Чтобы правильно установить, убедитесь, что файл .dll в / bin скопирован в папку / bin Cuda9, файл .h из / include копируется в папку Cuda 9 / include, а файл .lib из папки / lib / x64 копируется в папку / lib / x64 для Cuda 9 (все это самоочевидно, нокак ни странно, в некоторых руководствах по установке я видел только ссылки на копирование .dll поверх).
  7. Visual C ++ 2017
  8. Microsoft Visual C ++ 2015 Вторично распространяемое обновление 3 (его можно найти в разделе «Вторично распространяемые и инструменты сборки» здесь: https://visualstudio.microsoft.com/vs/older-downloads/). Обратите внимание, что для установки этого я должен был пойти впрограммы и настройки и вручную удалите распространяемый Visual C ++ 2017, который был установлен, когда я установил Visual C ++ для начала.
  9. Включите CUDA 9 и CUPTI в свой путь (CUDA (и cuDNN) для меня было в C:\ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ bin и CUPTI находились в C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ extras \ CUPTI \ libx64)

После всего этого импортный тензор потока работал нормально для меня.

Я искренне надеюсь, что это кому-то поможет, поскольку этот процесс был невероятно трудным для меня лично, и я хотел бы быть в состоянии уменьшить это для кого-тоеще.

...