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  • 做法:Tensorflow降版本 在学习之前要了解,这个问题为什么会发生,因为现在的Tensorflow都是2.X版本,网上的一些代码,都是大佬用1.X的版本下写的,由于在2.X的更新下,有些调用已经被2.X的版本抛弃,比如session。...

    做法:Tensorflow降版本

    在学习之前,了解这个问题为什么会发生,因为现在的Tensorflow都是2.X.X版本,网上的一些代码,都是大佬用1.X.X的版本下写的,由于在2.X.X的更新下,有些调用已经被2.X.X的版本抛弃,比如session。

    虽然网上对错误有许多解决方法,但是对于我这种刚学习几天,想用大佬的代码运行的小白,好多代码拿上直接用,难免会报错,错误只能在网上搜。

    大部分错误都能解决,直到我遇到了 module ‘tensorflow’ has no attribute ‘compat’,遇到了我人生学习中的难关!!!!

    网上方法各异,使用

    tf.compat.v1.disable_eager_execution()
    此方法我使用了没解决问题

    tf.compat.v1.Session()
    此方法我使用了没解决问题

    sudo pip install tensorflow==1.14
    此方法我使用了出错

    都不能解决啊!!!!!

    所以在我自己摸索出来结果后,要分享给大家,避免有像我一样的小白,在这个问题上纠结了 好几个小时 好几天

    1.Tensorflow降版本 详细教程

    第一步:打开Anaconda Navigator在这里插入图片描述
    第二步:跳出此界面,输入环境名 和 要用的python环境(不知道选啥就选3.7)
    在这里插入图片描述

    出现以下界面说明创建成功

    在这里插入图片描述

    重点来了!!!!

    第三步:点开Anaconda Prompt (安装Anaconda时自带的)
    输入activate 你创建的环境名,在C:前出现你的环境名就是成功的
    在这里插入图片描述

    输入pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow==[指定版本号] (最好是1.X.X)(如下图所示)
    在这里插入图片描述
    就开始安装了(安装失败,就再输一遍代码,要是还错误,请自行在网上搜索能够运行的安装代码)

    在这里插入图片描述
    安装成功!
    在这里插入图片描述

    此时返回Anaconda Navigator,在installed中找到tensorflow (若没有,就点击python上方的base(root),切换过去后,再切换回来),看对应的版本号,就是你所安装的版本号,到这一步时,你所创建的环境中tensorflow版本号已变为1.X.X,
    在这里插入图片描述
    applications on选择你创建的环境名,就可以正常使用了!
    在这里插入图片描述

    2.No module named ‘XXXXXX’ 的解决方法

    步骤如下:
    在这里插入图片描述
    等待安装成功就可以了!

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  • bert中文微调tensorflow降版本过程

    千次阅读 2019-08-20 10:19:11
    原生的bert是谷歌基于tensorflow 1.1.0及以上的版本才能运行,并且使用的是tpu训练的,但是总会有一些地方限制tensorflow版本不能升级到1.1.0及以上,比如公司的生产环境之类;所以这里记录一下怎么把bert运行在...

    简述

    bert是谷歌提出的自然语言处理领域的大杀器,个人感觉相当于重新定义了自然语言处理领域各个任务的效果上限,就拿文本分类来说,目前竭尽全力调试模型和清洗数据等等trick操作,上了bert之后,一般都会比之前的效果要好上几个点,所以对于时效性要求不高的方向,比如离线需求,别浪费力气了,all in bert吧;对于时效性要求高的方向,比如在线服务接口,可以对bert进行剪枝,在精度损失较小的情况下,大大降低bert的复杂度(一般貌似删除那些权重几乎等于0的参数),提高模型的预测速度,这块以后再探索。

    原生的bert是谷歌基于tensorflow 1.1.0及以上的版本才能运行,并且使用的是tpu训练的,但是总会有一些地方限制tensorflow的版本不能升级到1.1.0及以上,比如公司的生产环境之类;所以这里记录一下怎么把bert运行在tensorflow 1.1.0以下的版本;我使用的是tensorflow 1.6.0 。

    过程

    先做好bert微调的基础准备工作:

      1. 从github上下载bert源码

    git clone https://github.com/google-research/bert.git

      2. 下载谷歌放出的中文预训练模型,目前只有一个中文预训练模型,基于字粒度。下载链接:中文预训练模型

      3. 在run_classifier.py 文件里构建自己的dataprocessor,代码里自带了四个文件处理类,按照给的写就好了。

      4. 按照id、textA、textB(可选)、label(可选)准备微调的数据

      5. 运行

    报错1  AttributeError: 'module' object has no attribute 'InputPipelineConfig'

    查看run_classifier.py文件有一行代码

    is_per_host = tf.contrib.tpu.InputPipelineConfig.PER_HOST_V2

    查看tensorflow1.6.0发现并没有InputPipelineConfig这个类,继续看这行代码的具体内容,发现只是指定一个数值

    这个参数是在tf.contrib.tpu.TPUConfig调用:

    查看tensorflow1.6.0中tf.contrib.tpu.TPUConfig的参数,发现per_host_input_for_training只有true和false两种取值,并没有上面1,2,3,4那么花里胡哨。

    所以把is_per_host直接设置为 True

    报错2 TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'cluster'

    应该是tf.contrib.tpu.RunConfig两个版本参数名字不一样导致的,查看两个版本这个api的代码:

    左边是高版本,右边是低版本,对比发现1.6.0tensorflow 这个类没有cluster这个参数,所以把这个参数注释掉即可。

    报错3 TypeError: map_and_batch() got an unexpected keyword argument 'drop_remainder'

    这个报错和报错2是一种类型,出问题的代码是在下面这行里tf.contrib.data.map_and_batch这个函数两个版本参数不一致导致的。

    ​​​

    查看tensorflow源码:

    tensorflow 1.6版本参数如下:

    tensorflow 1.1.0版本参数如下:

    所以,先把出问题的代码drop_remainder注释掉:

    然后发现代码里还有一行使用了drop_remainder这个参数:

    其中d是tf.data.Dataset.from_tensor_slices这个类,查看一下源码,确认两个版本的api是否也同样存在问题

    tensorflow 1.6版本参数如下:

    tensorflow 1.1.0版本参数如下:

    果然不一致,把drop_remainder这个参数也注释掉。

    drop_remainder这个参数其实是控制在产生batch数据的时候,一般会遇到不能整除,比如有108个数据,batchsize=100,那就余下了8个,drop_remainder这个参数就是控制是否丢弃这不能整除的8个数据。

    至此,bert就可以在tensorflow 1.6.0 版本上运行了。

    顺便说一句,macbook pro 2018 8+128g竟然能把bert运行起来,惊了!!!(以为内存会爆掉)

    但是有一个疑问,代码中使用的是tf.contrib.tpu.TPUEstimator,是tpu的estimator,虽然tpu的配置也可以在cpu和gpu的机器上运行,但是这玩意不改成gpu的是否会对gpu有较好的适配呢?甚至是否能成功的调用机器的gpu呢?调用起gpu是否会做到显存的管理呢?这块等待验证~

     

     

     

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  • pycharm降Tensorflow版本

    千次阅读 2019-12-05 15:29:11
    pycharm setting 中python.exe的位置 然后再该位置启动命令行 pip install 指定版本pip ...网上查什么版本的python对应什么版本的·tensorflow 我的还更新了1下pip不然报错 python -m pip install --upgrade pip ...

    pycharm setting 中python.exe的位置
    然后再该位置启动命令行
    pip install 指定版本pip install tensorflow==1.13.1
    网上查什么版本的python对应什么版本的·tensorflow
    我的还更新了1下pip不然报错
    python -m pip install --upgrade pip
    找出两个路径,把下好的tensorflow文件夹复制过去

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  • tensorflow降低版本

    千次阅读 2018-10-10 11:19:00
    tensorflow降低版本: pip install tensorflow==1.2.0 查看版本: import tensorflow as tf print(tf.__version__)

    tensorflow降低版本:

    pip install tensorflow==1.2.0

     

    查看版本:

     

    import tensorflow as tf
    print(tf.__version__)

     

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  • tensorflow更换版本

    2021-04-02 08:21:48
    第一步 ...安装tensorflow1.15,tensorflow1.13及以后的版本才支持3.7,之前的版本都不支持。 命令: pip install tensorflow-cpu==1.15.0 -i https://pypi.douban.com/simple/ tensorflow-cpu后缀cpu
  • 关于Tensorflow2降版本tf1问题

    千次阅读 2020-11-24 11:59:43
    最近在跑深度学习代码发现,有些代码是用tf1写的,而我的机子安装的是tf2,tf1到tf2还是有比较多的变化的,具体的版本变化自行百度,不贴出来了,这篇文章主要是提供一个解决办法 怎么知道自己的报错是否是因为版本...
  • 降低tensorflow2.1.0版本

    2020-05-07 18:53:33
    tensorflow2.1.0版本的坑的人们!! 今天发现个惊天大秘密! 使用tensorflow七天的我,终于拜托了被支配的烦恼,成功降低了版本!在无数次查找无果,终于被逼降低了版本,有需要的小伙伴请留言 ...
  • tensorflow 降低版本

    2020-10-06 20:51:08
    pip install tensorflow==1.2.0 -i https://pypi.douban.com/simple
  • pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow==[指定版本号]
  • anaconda下TensorFlow版本转化到低版本的坑 由于要运行一个开源代码,需要配置一个TensorFlow1的环境。因为cuda的版本问题,决定利用anaconda进行虚拟环境配置。 一开始,利用输入下面指令,安装好tf1的虚拟环境。...
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    千次阅读 2017-02-27 14:42:19
    TensorFlow版本升级为1.0后,发现原来的代码跑不动,查看API发现有些接口参数位置改变了。 针对这种情况tensorFlow 给出了转化工具tf_upgrade.py,通过转化工具可以快速实现项目代码的转化。
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    千次阅读 多人点赞 2020-04-08 12:05:09
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