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部署tensorflow后導入出現如下錯誤解決辦法-創(chuàng)新互聯

部署環(huán)境:

創(chuàng)新互聯從2013年成立,先為惠水等服務建站,惠水等地企業(yè),進行企業(yè)商務咨詢服務。為惠水企業(yè)網站制作PC+手機+微官網三網同步一站式服務解決您的所有建站問題。

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(huán)境:CentOS6 python2.7 scipy 0.12.0 tensorflow0.8.0

問題描述:

在上述環(huán)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(chuàng)建一個不附帶任何模塊的純凈環(huán)境,安裝tensorflow發(fā)現安裝和使用一切正常

2、說明tensorflow和我的主機環(huán)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(jié)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(huán)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(fā)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(fā)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(yōu)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

另外有需要云服務器可以了解下創(chuàng)新互聯scvps.cn,海內外云服務器15元起步,三天無理由+7*72小時售后在線,公司持有idc許可證,提供“云服務器、裸金屬服務器、高防服務器、香港服務器、美國服務器、虛擬主機、免備案服務器”等云主機租用服務以及企業(yè)上云的綜合解決方案,具有“安全穩(wěn)定、簡單易用、服務可用性高、性價比高”等特點與優(yōu)勢,專為企業(yè)上云打造定制,能夠滿足用戶豐富、多元化的應用場景需求。

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地址分享:http://jinyejixie.com/article22/hicjc.html

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