Tôi có một tập lệnh Python (một số phân loại nhị phân đơn giản dựa trên perceptron nhiều lớp) sử dụng Keras chạy trên chương trình phụ trợ Tensorflow và chạy chính xác trên máy tính xách tay Windows của tôi, nhưng không chạy trên máy ảo Ubuntu mà tôi nhận được từ Google. Nó tạo ra đám mây lỗi sau. Bất kỳ ý tưởng làm thế nào để khắc phục điều này? Tôi sẽ biết ơn mọi lời đề nghị. Thông tin Ubuntu:Ubuntu 16.04.5 LTS (GNU/Linux 4.15.0-1027-gcp x86_64) dòng chảy căng là 1.13.1 Keras là 2.2.4

26/02/2019 23:14:29.217591: Tôi 
tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] CPU của bạn hỗ trợ 
hướng dẫn rằng tệp nhị phân TensorFlow này chưa được biên dịch để sử dụng: AVX2 FMA

26/02/2019 23:14:29.224424: Tôi 
tensorflow/core/platform/profile_utils/cpu_utils.cc:94] Tần số CPU: 
2300000000Hz

26/02/2019 23:14:29.225784: Tôi 
tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:150] Dịch vụ XLA 0x384e6a0 
thực hiện tính toán trên nền tảng Thiết bị chủ:

26/02/2019 23:14:29.225824: Tôi 
tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:158] Thiết bị StreamExecutor (0): 
, 

Cập nhật: Lỗi thực tế như sau

Ngoại lệ bị bỏ qua trong: 
<đối tượng="" tensorflow.python.client.session.session="" tại="">
23271400>>
Traceback (most recent call last):
Tệp "/home/berezutskii/.local/lib/python3.5/site- 
gói/tensorflow/python/client/session.py", dòng 738, trong __del__
TypeError: Đối tượng 'NoneType' không thể gọi được

Cập nhật: Cài đặt lại bằng quyền quản trị viên dòng chảy căng thẳng gỡ rối.

câu trả lời hay nhất

Đây không phải là lỗi, chúng chỉ là cách tensorflow cho bạn biết rằng cpu này hỗ trợ triển khai ở cấp độ cao hơn và bạn có thể cài đặt tensorflow để sử dụng các tính năng này. Theo mặc định, tensorflow cài đặt chức năng cơ bản trên tất cả các máy, bất kể khả năng của chúng.

Bạn có thể xây dựng tensorflow từ nguồn để sử dụng các tính năng này thay vì cài đặt pip thông thường, như đã đề cập, chỉ cài đặt phiên bản cơ sở để có thể chạy trên hầu hết các máy. Các chi tiết tương tự có thể được tìm thấyđây

Lỗi bạn cập nhật là một sự cố đã biết, chủ yếu không phù hợp với máy ảnh và dường như có hai cách khắc phục lỗi đó:

Một là chỉ cần nhập:

nhập tensorflow.contrib.keras dưới dạng máy ảnh 

Tuy nhiên, giải pháp tốt hơn là thực sự thay đổi tệp setup.py, chuyển đến tệp setup.py. Mở nó bằng nano hoặc vim (đường dẫn tệp sai), trong đó bạn phải điều hướng đến dòng 738 hoặc dòng tương tự tùy thuộc vào phiên bản được cài đặt.

Bạn sẽ thấy khai báo chắc chắn __del__(tự): hàm, chứa đoạn mã sau:

thử:
        trạng thái = tf_session.TF_NewStatus()
        tf_session.TF_DeleteDeprecatedSession(self._session, trạng thái)

Tất nhiên cùng với những thứ khác, hãy đổi nó thành:

thử:
        nếu tf_session không phải là Không có:
            trạng thái = tf_session.TF_NewStatus()
            tf_session.TF_DeleteDeprecatedSession(self._session, trạng thái

Việc này sẽ giải quyết được vấn đề, bạn lưu ý phần còn lại của tòa án nên giữ nguyên và lưu một bản sao của tài liệu trước khi chỉnh sửa đề phòng trường hợp bạn cần quay lại bản gốc.

Về câu hỏi python - Tensorflow trên Google Cloud, chúng tôi đã tìm thấy một câu hỏi tương tự trên Stack Overflow: https://stackoverflow.com/questions/54895756/