[PYTHON] Warnung bei Verwendung von TensorFlow auf einem Mac

Ich habe versucht, die von Google am 9.11. Veröffentlichte maschinelle Lernbibliothek TensorFlow http://tensorflow.org/ leicht zu verwenden, und die Warnungen und Fehler organisiert, auf die ich gestoßen bin und die anscheinend noch nicht auf Japanisch veröffentlicht wurden. Ich werde das machen.

In Bezug auf die Verwendung gibt es ein höfliches Tutorial in der Head-Familie, und andere Artikel haben versucht, es ins Japanische zu übersetzen. Bitte beziehen Sie sich darauf.

Die Umgebung des Autors ist OSX 10.9.5 und verwendet Binärdateien für MacOS.

>>> import tensorflow as tf
module compiled against API version 9 but this version of numpy is 6

Es scheint, dass auf die alte Nummer verwiesen wird, die bereits vorhanden war

Wenn Sie numpy in numpy umbenennen. \ _ \ _ Pfad \ _ \ _ entsprechend numpy_tmp, wird der Importtensorfluss übergeben. (Wenn Sie besseres Know-how haben, bringen Sie bitte dem Python-Shop bei, ob es in Ordnung ist, mit dem Umbenennen umzugehen.)

>>> import numpy
>>> numpy.__version__
Es sollte eine alte Version von numpy geben, da der obige Fehler besagt, dass numpy 6 ist'1.6.0'Eine solche
>>> numpy.__path__
Der Pfad des Numpys, den Sie betrachten, sollte herauskommen, ihn aufschreiben und umbenennen
>>> sess = tf.Session()
can't determine number of CPU cores: assuming 4
I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:25] Local device intra op parallelism threads: 4

http://stackoverflow.com/questions/33617638/tensorflow-mac-os-x-cant-determine-number-of-cpu-cores Demnach scheint dies bei Verwendung von OSX-Binärdateien zu geschehen.

NUM_CORES = <Zahl der Kerne>

Wenn Sie dies explizit angeben, wird es nicht angezeigt. Es wird durch das Commit von https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/430a054d6134f00e5188906bc4080fb7c5035ad5 unterstützt und scheint in der in Zukunft veröffentlichten Binärdatei problemlos ausgeführt zu werden.

Wenn Sie auf etwas anderes stoßen, werde ich es hinzufügen. (Ich bin normalerweise kein Python-Mann. Wenn ich also etwas nicht verstehe, verstehe ich es möglicherweise nicht gut. Ich würde es begrüßen, wenn Sie mich darauf hinweisen und es mir beibringen könnten.)

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