Question

对于一所大学，我们应该使用用于tensorflow和keras的python库实现TensorFlow项目。我可以使用pip3很好地安装它们，但是执行任何代码都会导致某种错误。

我决定测试非常复杂的代码：

import keras

使用python 3.6以及最新的tensorflow和keras（pip3 install tensorflow keras），我得到了错误ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.python'; 'tensorflow' is not a package。我检查了一下，import tensorflow找到了这个包，但是返回了一些有关AVX指令的错误并转储了内核。

经过研究，我的CPU不支持tensorflow >= 1.6.0中的AVX指令。我找不到没有AVX的可在笔记本电脑上运行的预编译版本，而且我没有时间编译自己。

我尝试降级到tensorflow == 1.5.0时的版本keras == 2.1.3和tensorflow == 1.5.0，但是我仍然会遗漏错误，因为每个版本和导入语句都不同。

例如，当我使用代码时：

import keras
from keras.datasets import mnist

我反而收到错误AttributeError: module 'keras.utils' has no attribute 'Sequence'。我正在使用Intel Pentium，我认为是问题所在。我完全意识到，我的设置绝对不适合机器学习，虽然不应该，但是尽管如此，我还是想从事这项工作。

有人在较旧的机器上安装TensorFlow有经验吗？

系统：

Ubuntu 18.04.2 LTS
英特尔（R）奔腾（R）3556U @ 1.70GHz（双核）
4GB RAM

Answer 1

由于AVX的依赖性，建议不要将Pentium配置用于默认的tensorflow构建。同样，该领域的许多最新进展在TF的早期版本中均不可用，您将发现很难复制研究成果。以下选项：

获取Google Colab（https://colab.research.google.com/）笔记本，安装Keras和TF并开始工作
确实有对此支持的要求，请参考此链接[https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/18689]，其中提供了非官方的版本。看看其中一个是否有效
从头开始构建Tensorflow（非常困难的选择），并为Bazel使用正确的标志集（删除所有AVX /线程选项）

Answer 2

我也遇到了同样的麻烦，但似乎已经解决了。（但是，Python版本应为3.5。）

对于不支持AVX的CPU，张量流必须为1.5或更低版本。如果要安装Tensorflow 1.5，则Python版本必须为3.5或更低版本。

成功过程如下。

（1）卸载Anaconda。
（2）从以下下载Anaconda的以下版本网址。
版本：Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe
网址：https://repo.anaconda.com/archive/或https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe
（3）双击上方“（2）”的anaconda图标，然后安装按照GUI指示来运行anaconda。
（4）启动Anaconda提示
（5）在Anaconda Prompt中输入“ pip install tensorflow == 1.5”，然后按返回键。等待安装完成。（See the log）
（6）在Anaconda Prompt中输入“ pip install keras == 2.2.4”，然后按返回键。等待安装完成。（See the log）

到此完成安装。如果您在Jupiter笔记本上输入“ import tensorflow”，则可能会显示一些将来的错误。（请参阅log。）

系统：
我的电脑不像您的电脑那样支持AVX。我的电脑的规格如下。

PC：Surface Go
CPU：英特尔（R）奔腾（R）CPU 4415Y ＠ 1.60 GHz
Windows10：64位

如何测试？
在Jupiter Note上输入并执行以下命令。或使用此file。

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.keras.__version__)

或

 import tensorflow as tf
 hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
 sess = tf.Session()
 print(sess.run(hello))

如果安装成功，则Jupiter笔记本上将显示以下消息

1.5.0
2.1.2-tf

PS
我的英语不太好，如果表达不礼貌或不清楚，我感到抱歉。

在英特尔奔腾上安装Tensorflow和Keras

2 个答案: