Tensorflow仅可在终端中使用，而不能在Python IDE中使用

Question

我使用的是Linux Mint 18.3 Cinnamon 64位系统，尝试安装Tensorflow时遇到了一个奇怪的问题。

根据官方文档通过本机pip安装它之后，我在终端中验证了它的安装，一切似乎都很好。我什至在终端中测试了几行TF代码，并且一切运行良好。 但是，我不能在我的任何Python IDE（Spyder和IDLE）中使用TF。在Spyder和IDLE中，当我尝试导入TF时，控制台都会显示“ ImportError：没有名为'tensorflow'的模块”。

为确保Conda环境不是TF在Spyder上不起作用的原因，我什至根据官方文档在Anaconda上安装了TF。我还在终端中的Anaconda环境中验证了TF的安装。 （有关验证的信息，请参见照片链接。https://i.stack.imgur.com/bK4gE.png。但是，当我尝试在Spyder中导入TF时，仍然收到相同的错误消息。我重新安装了，什么都没有改变。

总而言之，我的TF在我的终端上工作正常，但是当我使用Python IDE时无法导入。任何见解将不胜感激，谢谢！

Answer 1

您是否检查过哪个python实例正在使用您的IDE？由于您可能安装了多个python实例，因此应检查那些实例中的哪个正在使用IDE

此外，每个Python版本都会安装自己的IDLE版本，因此，对于每个python版本，您将有一个不同的IDLE，请检查您是否正在运行与安装tensorflow的python相对应的IDLE

Answer 2

至少这是一个问题：“您的CPU支持该TensorFlow二进制文件未编译为使用的指令：FMA”

警告指出您的CPU确实支持FMA 机器学习涉及大量的这些融合乘加运算，而您的CPU体系结构不支持它。

可能的解决方案： 如果您的GPU具有可接受的CUDA功能，请使用tensorflow GPU，我相信Windows的GPU是3.5，我不确定您的系统是否如此。

如果您想继续在CPU上使用tensorflow，请尝试针对特定的CPU体系结构从源代码进行构建。

提出了一个非常类似的问题 Here，您可能会找到一些解决方案，例如向非优化CPU扩展或从答案/评论中从源代码构建。

我希望我能有所帮助，并且您可以尽快使它工作，我花了相当长时间在自己的计算机上构建tensorflow，祝您好运！

Answer 3

原来有两个问题：

1. 我的Spyder是通过Linux软件管理器安装的，而不是通过conda命令安装的，因此它没有安装在我的anaconda目录/环境中。结果，它无法导入安装在我的anaconda目录中的任何软件包。通过conda命令重新安装我的Spyder解决了该问题。
2. 我认为Tensorflow不能与我的CPU一起使用。这是一个相当旧的桌面。 Theano安装非常顺利，因此我现在将Theano用于我的Keras后端。