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  • 解决导入TensorFlow后出现警告的的问题解决:通过降低numpy的版本

    大多教程都是重新虚拟出一个环境,原有环境就可以支持为什么还要重建一个新的环境,如果以后遇到坑了更新解释。

    在原有基础上安装tensorflow

    • 用管理员权限打开Anacoda Prompt

    • 安装tensorflow(不加标注默认cpu,ls的python版本3.6,实测可行)

    pip install tensorflow
    • 1
    • 测试同下一章的例程测试
    import tensorflow
    • 1

    出现以下警告: 
    FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from ‘float’ to ‘np.floating’ is dep 
    解决办法: 
    对numpy降级,ls降到了numpy1.13.1            

    要先卸载原先的版本,之后再安装相应的版本,最好使用管理员权限

    sudo pip uninstall numpy  卸载

    sudo pip install numpy==1.13.1   安装对应的版本

    重新虚拟出一个环境安装tensorflow

    安装

    • 用管理员权限打开Anacoda Prompt
    • 虚拟出一个环境,这里将虚拟环境命名为tensorflow,其他也行
    conda create -n tensorflow python=3.5
    • 1
    • 进入(激活虚出来的环境)
    activate tensorflow
    • 1
    • 安装tensorflow 
    pip install tensorflow
    • 1

    这里写图片描述

    • 退出环境
    deactivate  
    • 1

    测试

    import tensorflow as tf
    a=tf.constant([1.0,2.0],name="a")
    b=tf.constant([1.0,2.0],name="b")
    result=a+b
    sess=tf.Session()
    sess.run(result)
    • 1
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    • 4
    • 5
    • 6
    [output]:array([2., 4.], dtype=float32)
    • 1

    这里写图片描述

    其中有这样一句警告:

    2018-03-13 16:12:14.514866: I C: f_jenkinsworkspace el-winMwindowsPY35 ensorflowcoreplatformcpu_feature_guard.cc:140] 
    Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2

    大致的原因就是说:tensorflow觉得你电脑cpu还行,支持AVX(Advanced Vector Extensions),运算速度还可以提升,所以可以开启更好更快的模式,但是你现在用的模式相对来说可能不是那么快,所以这个其实并不是存在错误,所以如果不嫌当前的模式慢就忽略掉这个警告就好了。 
    http://blog.csdn.net/CliuGeek/article/details/78836598 
    解决方法: 
    import os 
    os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’] = ‘2’ 
    https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/8037

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/AlvinSui/p/8668918.html
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