我用tensorflow安装了一个virtualenv，并将Python解释器设置为virtualenv所在的位置。 当我运行这个程序的时候，它给出了错误： ImportError: libcudnn.so.5: cannot open shared object file: No such file or directory 我有我的.bashrc文件中写入以下行 export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0 export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH} 另外，我在下面的path中find了libcudnn.so.5文件： /usr/local/cuda-8.0/lib64 在打开PyCharm之前，我遇到了这个错误，我确实设法安装了正确的cudnn版本。 问题是，我可以使用 $ source [virtualenv_path] 激活virtualenv并在terminal中运行python，一切正常，没有显示错误。 该程序也运行在Pycharm的terminal没有错误，但它只是给我上面的错误，每当我点击运行button。 环境variables仍然有问题吗？ 我如何解决它？
当使用张量stream量训练模型时，我经常得到核心转储（非法指令，分段错误）。 它们有点零星，但随着模型架构变得越来越复杂（更多的节点，更多的层），频率似乎越来越高。 我得到了以下设置： CentOS 7 CUDA Tooklit版本8 cuDNN版本5.1 tensorflow-gpu版本1.0.0由pip安装 所有的环境path都build立起来了，张量stream似乎能够识别和提取GPU，CUDA和必要的库… import tensorflow as tf I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcublas.so.8.0 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcudnn.so.5 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcufft.so.8.0 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcurand.so.8.0 locally 第一个错误发生在我尝试构build多层深度networking时，几乎每次都会失败。 […]
我正在按照此处列出的步骤操作： http : //www.nvidia.com/object/gpu-accelerated-applications-tensorflow-installation.html 我有一个GTX 860M和Ubuntu 16.04。 我精确地遵循了指令，除了第5步。我指出我的实际python二进制位置（/usr/bin/python2.7）。 这是我得到的错误： daniel@beepboop:~/tensorflow$ bazel build -c opt –config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package WARNING: /home/daniel/tensorflow/tensorflow/tensorflow.bzl:477:26: Variables HOST_CFG and DATA_CFG are deprecated in favor of strings "host" and "data" correspondingly. WARNING: /home/daniel/tensorflow/tensorflow/tensorflow.bzl:490:24: Variables HOST_CFG and DATA_CFG are deprecated in favor of strings "host" and "data" correspondingly. ERROR: The specified –crosstool_top '//third_party/gpus/crosstool:crosstool' is not […]
我有一些tensorboard数据，我希望我的服务器让我看到数据。 我不想将tensorboard数据文件发送到我的电脑，所以如果我可以远程访问他们，这将是理想的。 一个人怎么做？ 我会假设服务器将它作为一个正常的网站托pipe？ 什么是这个Tensorboard命令？ 我知道在当地可以做到： tensorboard –logdir=path/to/log-directory 然后去浏览器做： http://localhost:6006/ 但它是可能的相当于从服务器，然后只读取我的本地浏览器/计算机从服务器中的数据？
我试图在linux服务器上安装tensorflow，我只是一个没有root权限的用户。 而我不能通过跳转服务器ssh到它传输文件。 系统如下： Linux THENAME_OF_SURVER 2.6.32-573.18.1.el6.x86_64 #1 SMP Tue Feb 9 22:46:17 UTC 2016 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux 我通过pip install tensorflow ，一个tensorflow程序将显示以下内容： ImportError: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.16' not found 我安装了一个新版本的glibc git clone git://sourceware.org/git/glibc.git cd glibc git checkout –track -b local_glibc-2.16 origin/release/2.16/master mkdir build cd build ../configure –prefix=/home/MYNAME/dependency/glibc-2.16 make -j4 make install 遵循在线说明，我通过以下方式更改了环境variables： export LD_LIBRARY_PATH=/home/MYNAME/dependency/glibc-2.16/lib 但是这导致了我一个问题：我不能使用任何命令。 例如，我给ls打电话，它会提醒我这样的： […]
我正在尝试在我的大学服务器上使用tensorflow，因为我写的一些东西对我的笔记本电脑来说太重了。 所以我没有sudo权限。 以下是我没有成功的尝试。 我可以通过pip install –user <url>来安装tensorflow。 但是，当我inputtensorflow我得到错误glibc 2.17 not found 。 我发现这个链接解决了完全相同的问题，但是当我运行 virtualenv –system-site-packages ~/tensorflow 我得到这个错误： ImportError: No module named pkg_resources 为了解决这个我试过了： wget https://bitbucket.org/pypa/setuptools/raw/bootstrap/ez_setup.py -O – | python 然后我得到以下错误： [Errno 13] Permission denied: '/opt/anaconda/lib/python2.7/site-packages/test-easy-install-10463.write-test' 而且我没有sudo访问权限，所以我不能使用sudo和上面的命令。 为了安装我使用的virtualenv： curl -sL https://raw.githubusercontent.com/brainsik/virtualenv-burrito/master/virtualenv-burrito.sh | $SHELL 我认为这个问题是与virtualenv设置，但我试图删除它，并通过安装virtualenv： pip install –user virtualenv 但是，这失败了，我得到： InsecurePlatformWarning Could not find a version that […]
在Ubuntu 14.04上，我安装了Anaconda，我用它作为我的主要Python解释器。 我现在想要安装TensorFlow库，并通过Anaconda使用它。 所以，我从TensorFlow网站下载了相关的foo.whl文件，然后运行pip install foo.whl 。 在这之后，我运行pip freeze ，并且显示tensorflow==0.7.1表示它已经成功安装。 然而，使用Anaconda解释器，当我运行一个具有import tensorflow的Python文件时，它告诉我ImportError: No module named 'tensorflow' 。 此外，如果我search我的Anaconda目录，则没有对TensorFlow的引用。 现在起初，我认为这是因为pip install使用本地Ubuntu安装附带的pip 。 但是，我在我的.bashrc文件中export PATH=/home/karnivaurus/Libraries/Anaconda/bin:$PATH ，所以这表明它会使用Anaconda的pip。 任何想法发生了什么？ 谢谢！
正如标题所说，只有当我打开一个屏幕会话时才能导入张量stream，但是如果我不打开屏幕会话，这一切都很好。我需要在Linux后端运行代码，但现在我不知道是什么要解决这个问题。 ImportError：libcublas.so.8.0：无法打开共享对象文件：没有这样的文件或目录
我正在尝试使用以下命令在我的本地目录中安装TensorFlow。 export TF_BINARY_URL=http://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64.whl pip install –install-option="–prefix=$PYTHONUSERBASE" –upgrade $TF_BINARY_URL 我收到以下错误： IOError: [Errno 28] No space left on device 然后，我做了df看到以下内容： Filesystem 1K-blocks Used Available Use% Mounted on tmpfs 10240 10240 0 100% /tmp tmpfs 10240 10240 0 100% /var/tmp 有没有一种方法，我可以安装TF没有临时文件下载在/tmp或/var/tmp ？ 谢谢。
我一直在尝试一个星期来纠正一个问题，我已经把张量inputpython。 现在两次我按照ubuntu 16.04安装说明进行tensorflow。 https://www.tensorflow.org/install/install_linux 当试图导入张量stream这是我得到的消息： salvo@AMD ~ $ source ~/tensorflow/bin/activate bash (tensorflow) salvo@AMD ~ $ python Python 2.7.12 (default, Nov 19 2016, 06:48:10) [GCC 5.4.0 20160609] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import tensorflow Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/home/salvo/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 24, […]