tensorflow1.15與numpy、keras以及Python兼容版本對(duì)照方式
報(bào)錯(cuò)信息
- numpy庫(kù)版本不兼容問(wèn)題
NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (bi_lstm/lstm_encoder_a/fw/fw/strided_slice:0) to a numpy array.
根據(jù)錯(cuò)誤信息中提到的內(nèi)容，可能是在創(chuàng)建初始狀態(tài)時(shí)使用了一個(gè)符號(hào)張量（symbolic Tensor），而無(wú)法將其轉(zhuǎn)換為NumPy數(shù)組。
這可能是因?yàn)樵趧?chuàng)建初始狀態(tài)時(shí)使用了一些與張量操作相關(guān)的功能，導(dǎo)致無(wú)法直接將其轉(zhuǎn)換為NumPy數(shù)組，經(jīng)過(guò)探索之后發(fā)現(xiàn)為兼容問(wèn)題。
- keras版本不兼容問(wèn)題
ImportError: No module named ‘keras’
這個(gè)錯(cuò)誤發(fā)生在導(dǎo)入 Keras 庫(kù)時(shí)，可能是因?yàn)闆](méi)有正確安裝 Keras 或者 Keras 安裝出現(xiàn)了問(wèn)題。
您可以嘗試重新安裝 Keras，確保按照官方文檔或指南進(jìn)行安裝。
- h5py 庫(kù)版本不兼容問(wèn)題
AttributeError: module ‘h5py.h5’ has no attribute ‘CYTHON_VERSION_COMPILED_WITH’
根據(jù)報(bào)錯(cuò)信息，似乎是因?yàn)樵趯?dǎo)入 TensorFlow 時(shí)引用了 h5py 庫(kù)，但是 h5py 庫(kù)版本不兼容所導(dǎo)致的。
解決方法
tips：僅針對(duì)tensorflow1.15.3版本做參考
Python3.7
pip install tensorflow==1.15.3 pip install keras==2.3.1 pip install numpy==1.16.0 pip install h5py==2.10.0
總結(jié)
第一次搭建tensorflow環(huán)境，每次直接安裝的包都不對(duì)應(yīng)版本，還要我一個(gè)一個(gè)找，啊啊啊啊啊b潰了。
萬(wàn)幸經(jīng)過(guò)我一天半的努力，把所有庫(kù)版本都對(duì)應(yīng)上了。
據(jù)我的經(jīng)驗(yàn)：
大家可以從pycharm->settings->Project->Python Interpreter中找到+添加庫(kù)找到你要安裝的庫(kù)，點(diǎn)擊并在庫(kù)的詳細(xì)信息中找到官方文檔。
一般情況下，官方文檔會(huì)指引你尋找到庫(kù)的依賴項(xiàng)的相應(yīng)版本。
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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