解决import tensorflow导致jupyter内核死亡的问题

今日重装gpu版tensorflow后出现问题，jupyter notebook中import tensorflow运行以后内核死亡。开始以为版本不兼容，于是将conda中全部内容升级了一遍发现还是存在问题，并不管用。于是去查报错信息。

在我很少去看的jupyter的终端中得到一个warning。

显示HDF5版本不匹配导致的错误。

网上大致有两种解决方法：

1.指定版本安装

2.

pip uninstall h5py
pip install h5py

我开始使用的第一种方法，用conda命令重装。发现安装以后，虽然Warning问题解决了，但是tf和Keras莫名其妙消失了。。。。

conda list中也不显示！但显然这些都是安装过的包，不能理解发生了什么。

于是尝试第二种方法。问题得以解决。

补充：jupyter notebook中使用tensorflow-gpu常常出现的问题

问题1：

Kernel Restarting The kernel appears to have died. It will restart automatically

解决方法：

如果是在装有GPU的服务器上搭建的jupyter notebook，并且使用的tensorflow可以通过在session的前面加上config来解决这个问题，亲自试过可行（我觉得主要问题是在此之前都是在cpu上运行的程序，造成内存不足，所以导致的kernel died，如果查看在代码运行的时候内存占用情况可以使用free -h）：

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=config)

问题2：

WARNING:tensorflow:From /root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/core.py:143: calling dropout (from tensorflow.python.ops.nn_ops) with keep_prob is deprecated and will be removed in a future version.Instructions for updating: Please use `rate` instead of `keep_prob`. Rate should be set to `rate = 1 - keep_prob`.

WARNING:tensorflow:From /root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/math_ops.py:3066: to_int32 (from tensorflow.python.ops.math_ops) is deprecated and will be removed in a future version.Instructions for updating: Use tf.cast instead.

WARNING:tensorflow:From /root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/math_grad.py:102: div (from tensorflow.python.ops.math_ops) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Deprecated in favor of operator or tf.math.divide.

解决方法：

发生这种问题的主要原因可能是anaconda版本问题，或者是其他版本问题造成的版本不兼容。使用以下指令进行相应的更新。亲自尝试可行。

conda update mkl
conda upgrade notebook
conda upgrade jupyter
conda update anaconda

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

赞 (0)

相关推荐

  • 快速解决jupyter启动卡死的问题

    问题描述 系统:Win10:之前安装过Cpython,现在依次使用pip install ipython与pip install jupyter安装了 Ipython 6.5.0与 jupyter 1.0.0.但是在PowerShell上使用命令jupyter notebook 运行jupyter时服务器始终卡顿,根本没法用. 解决方法 使用命令jupyter notebook --generate-config 可看到文件 jupyter_notebook_config.py位置 手动打开文件

  • 解决python Jupyter不能导入外部包问题

    在网上看了很多解决方法,都没有解决,后来我自己解决了这个问题: 出现的问题:在cmd上 "pip install package" 时显示 satisfied,但在Jupyter中 import package 报错"No module..." 问题原因:cmd中安装这个包的文件夹与Jupyter的包的文件夹不同. 解决方法: 1. 找到cmd所安装的包所在的 site-packages 文件夹,方法: 在cmd中输入"pip install packag

  • jupyter notebook 使用过程中python莫名崩溃的原因及解决方式

    最近在使用 Python notebook时老是出现python崩溃的现象,如下图,诱发的原因是"KERNELBASE.dll",异常代码报"40000015". 折腾半天,发现我启动notebook时是用自定义startup.bat方式方式启动的,bat文件的内容为 start C:\Anaconda3\python.exe "C:/Anaconda3/Scripts/jupyter-notebook-script.py" 平时双击这个bat文

  • 完美解决jupyter由于无法import新包的问题

    jupyter因为其在python框架下具有一个较为人性化的设计,从而在数据分析,python教学,以及python的快速学习中大放光彩. jupyter作为一个类似于spyder的一种编译器,其美观实用,而且还易于写博客吸引我. 但是由于在jupyter模式下写代码的时候,会发现通过pip install package命令行安装package完成之后,无法在jupyter模式下 import package,这点一直很困惑,进过百般google,还是找不到原因,或者说大家好像根本觉得这个不是

  • 解决import tensorflow导致jupyter内核死亡的问题

    解决import tensorflow导致jupyter内核死亡的问题

    今日重装gpu版tensorflow后出现问题,jupyter notebook中import tensorflow运行以后内核死亡.开始以为版本不兼容,于是将conda中全部内容升级了一遍发现还是存在问题,并不管用.于是去查报错信息. 在我很少去看的jupyter的终端中得到一个warning. 显示HDF5版本不匹配导致的错误. 网上大致有两种解决方法: 1.指定版本安装 2. pip uninstall h5py pip install h5py 我开始使用的第一种方法,用conda命令重

  • 解决import tensorflow as tf 出错的原因

    笔者在运行 import tensorflow as tf时出现下面的错误,但在运行import tensorflow时没有出错. >>> import tensorflow as tf RuntimeError: module compiled against API version 0xc but this version of numpy is 0xa ImportError: numpy.core.multiarray failed to import ImportError:

  • 解决matplotlib.pyplot在Jupyter notebook中不显示图像问题

    在代码首行添加: %matplotlib inline 即可. 补充知识:jupyter不能显示Matplotlib 动画 看莫烦老师的matplotlib教程中,有一段sinx函数动画,用Jupyter跑却不能显示动画效果. 解决方案:在前面加一句%matplotlib notebook 动画代码如下: %matplotlib notebook import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

  • tensorflow安装成功import tensorflow 出现问题

    在安装tensorflow完成后,import tensorflow as tf出现问题,问题如下: >>> import tensorflow as tf Traceback (most recent call last): File "I:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module> from tensorflow.p

  • 解决Keras TensorFlow 混编中 trainable=False设置无效问题

    这是最近碰到一个问题,先描述下问题: 首先我有一个训练好的模型(例如vgg16),我要对这个模型进行一些改变,例如添加一层全连接层,用于种种原因,我只能用TensorFlow来进行模型优化,tf的优化器,默认情况下对所有tf.trainable_variables()进行权值更新,问题就出在这,明明将vgg16的模型设置为trainable=False,但是tf的优化器仍然对vgg16做权值更新 以上就是问题描述,经过谷歌百度等等,终于找到了解决办法,下面我们一点一点的来复原整个问题. trai

  • 解决Vue-Router升级导致的Uncaught (in promise)问题

    在升级了Vue-Router版本到到3.1.0及以上之后,页面在跳转路由控制台会报Uncaught (in promise)的问题 这是什么原因呢? 看vue-router的版本更新日志 V3.1.0版本里面新增功能:push和replace方法会返回一个promise, 你可能在控制台看到未捕获的异常 解决方法一:在调用方法的时候用catch捕获异常 this.$router.replace({ name: 'foo' }).catch(err => { console.log('all go

  • 解决import包时报 Java 程序包不存在的问题

    解决import包时报 Java 程序包不存在的问题

    目录 1. 执行Maven ->reload project 2. 执行 Invalidate and Restart 3. 统一编码 4. 重新编译 5. 设置idea自动加载jar包 6.删除本地的私有仓库后,再更新maven,重新加载 网上有很多解决方式,我想到的都汇总起来了,方便以后查看,你可能采用其中一种就能解决问题,我是用了最后一种才解决. 如果你要导入的包在Libraries下都本身一直没有存在,你这时就得看看pom里对应的依赖写的有没有问题,名字版本什么的在使用的仓库中有没有对应

  • python中 conda 虚拟环境管理和jupyter内核管理

    前言 对于Python开发者.人工智能研究人员等,经常需要使用python进行编码,当我们同时有多个项目且各自需要的python版本以及依赖库不同时,虚拟环境的出现帮助能够创建多个独立的python环境,允许我们为每个项目指定不同的环境,很好地解决了每一次需要配置环境的问题. Jupyter作为一款在网页端编码开发的工具,配合着虚拟环境的使用,能够实现高效愉快的开发. 本文主要介绍基于pyhton以及conda的虚拟环境创建.删除:jupyter添加.删除虚拟kernel的方法 一.使用系统自带

  • 解决VUE框架 导致绑定事件的阻止冒泡失效问题

    前面遇到了一个问题就是VUE框架内部做了一些处理,使得在我们通过v-for渲染DOM的时候添加新元素的时候,绑定事件也能对新增的元素有效. 而这次遇到的问题则是,原本绑定事件中(该函数没有写在vue实例的methods中),导致阻止冒泡事件失效了.无论是return false 还是event.stopPropagation();都无效. 此时需要通过用VUE提供了事件修饰符来处理,比如阻止事件冒泡@click.stop='xx()' .stop .prevent .capture .self

  • 解决安装tensorflow遇到无法卸载numpy 1.8.0rc1的问题

    最近在关注 Deep Learning,就在自己的mac上安装google的开源框架Tensorflow 用 sudo pip install -U tensorflow 安装的时候总是遇到下面的问题: sudo pip install -U tensorflow Password: The directory '/Users/jason/Library/Caches/pip/http' or its parent directory is not owned by the current us

随机推荐