一起因

這段時(shí)間因?yàn)楣ぷ餍枰?，需要調(diào)用tensorflow（前段時(shí)間一直在用pytorch）的庫(kù)去做一些計(jì)算，然后，在庫(kù)的調(diào)用過(guò)程中遇到一些問(wèn)題，并做了一些總結(jié)，在這里分享給大家。
二詳細(xì)介紹

2.1?tensorflow安裝首先，對(duì)于windows用戶(hù)而言，有GPU的用戶(hù)可以安裝GPU版本，沒(méi)有GPU的用戶(hù)則可以安裝CPU版本，兩種安裝方式如下

2.1?tensorflow運(yùn)行問(wèn)題
2.1.1: placeholder錯(cuò)誤安裝的過(guò)程一般不會(huì)出什么問(wèn)題。那么，安裝好之后便需要調(diào)用包進(jìn)行一些運(yùn)算則有可能出現(xiàn)報(bào)錯(cuò)，例如對(duì)于一些21年之前的論文重現(xiàn)時(shí)發(fā)現(xiàn)作者使用的tensorflow是1.x的版本，而現(xiàn)在的tensorflow早已經(jīng)升級(jí)到2.x的版本了。因此，我們就會(huì)面臨一個(gè)問(wèn)題，那就是這兩個(gè)版本之間是否存在差異呢？

事實(shí)上，還是存在一些差別的。比如我們使用2.x的版本做1.x版本的相關(guān)運(yùn)算時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)如下的問(wèn)題

這里，顯示路徑出錯(cuò)的文件是在

讀者可以將出錯(cuò)文件中報(bào)錯(cuò)的地方（如下）

進(jìn)行修改（如下）

注意，這里需要多加一行‘tf.compat.v1.disable_eager_execution()’，主要用于避免進(jìn)一步的報(bào)錯(cuò)。

2.1.1: keras.api錯(cuò)誤

這里出現(xiàn)錯(cuò)誤的原因是因?yàn)楣P者之前keras版本太低，需要升級(jí)

隨后，筆者升級(jí)，但是仍然出現(xiàn)報(bào)錯(cuò)。這是因?yàn)楣P者將新版本的keras安裝到了其他的路徑中，導(dǎo)致系統(tǒng)默認(rèn)路徑的keras未升級(jí)，且python包搜索的時(shí)候在新路徑的前面，進(jìn)而導(dǎo)致程序啟動(dòng)時(shí)始終調(diào)用的是舊路徑的。至于筆者將keras安裝到其他路徑的原因，讀者可以參見(jiàn)筆者之前的推文----如何不污染服務(wù)器的python的包環(huán)境。

那么，針對(duì)這個(gè)情況，首先，筆者檢查了一下系統(tǒng)的路徑。

發(fā)現(xiàn)原始路徑的keras（低版本）的優(yōu)先級(jí)高于新版本的keras（新版本）。那么，原因找到了。

解決的辦法是調(diào)整包查找的順序，實(shí)現(xiàn)新版本的包優(yōu)先級(jí)更高。

三 慣例小結(jié)

說(shuō)到底，程序員的一部分工作就是不停的調(diào)試別人的包或者庫(kù)。畢竟，現(xiàn)如今已經(jīng)不可能有哪個(gè)程序員能夠所有的工作都從基礎(chǔ)代碼開(kāi)始寫(xiě)起。那么，調(diào)試包或者庫(kù)的過(guò)程中就會(huì)遇到各種各樣的問(wèn)題，有些問(wèn)題有答案，有些問(wèn)題沒(méi)答案（極少）。但是，如何將解決方法的方法合理的運(yùn)用到自身的bug解決中，則是一種更高一級(jí)解決問(wèn)題的一種能力。

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PS：因?yàn)楸拒浖怯胮ython腳本撰寫(xiě)，調(diào)用了部分依賴(lài)包，用戶(hù)首次使用需要安裝python以及對(duì)應(yīng)的包，安裝之后便可永久使用。

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另外，怎么說(shuō)呢，投幣也可，不強(qiáng)求，但奢求。

四 每日一圖（源自Stable-diffuse創(chuàng)作）?