解决需要用到1.x版本的tensorflow环境的问题
实在不行,组个tensorflow的服务器吧,方便!
是tensorflow环境下运行的,因此需要配置tensorflow环境。
首先在linux服务器上安装anoconda,可以直接下载.sh安装包,然后上传到服务器,使用bash Anxxx.sh,执行安装命令
安装好之后创建一个新的虚拟环境,注意Python版本的选择,例如:
conda create --name envname python=3.9
查看虚拟环境,conda info --env
由于CUDA版本已经很高了,因此安装tensorflow2.x以上的即可,
pip/conda install tensorflow==2.6.0等
此外,nunmpy包可能附带安装最新的,需要降级一下,例如我安装的是numpy==1.23.3
然后在使用过程中,要从tf2到tf1,可以有以下操作
将import tensorflow as tf
修改为
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_eager_execution()
此外,配置DOMINANT的tensorflow version环境还需要安装scikit-learn, pandas
遇到报错:AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'random_uniform'
,这是因为tf.random_uniform在tf2.0改名字了,使