深度学习:Mac下Tensorflow安装及报错解决

简介: 深度学习:Mac下Tensorflow安装及报错解决

深度学习tensorflow

使用:

图像识别
自然语言处理
情感分析
人工智能
    - 机器学习
        - 深度学习
机器学习:
    -神经网络(简单)
    -回归
深度学习:
    -神经网络(深度)
    -图像:卷积神经网络
    -自然语言处理:循环神经网络

CPU/GPU/TPU


安装:

CPU版本


pip install tensorflow

GPU版本

pip install tensorflow-gpu

运行报错:

ImportError: dlopen(/.virtualenvs/py3/lib/python3.6/
site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow_internal.so, 6): 
Symbol not found: _clock_gettime

解决:

查看版本

python3.6

tensorflow-1.12.0

mac OS 10.11.6


macOS<10.12的需要卸载后安装1.5版本

pip install tensorflow==1.5

参考

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/24642


运行警告

1.采用源码安装

2.设置日志级别


# 取消警告
import os
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "2"

tensorflow实现加法运算


import tensorflow as tf
# 取消警告
import os
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "2"
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
value = tf.add(a, b)
with tf.Session() as session:
    print(session.run(value))
# 11.0

相关文章
|
10月前
|
前端开发 安全 测试技术
Postman Mac 版安装终极指南:从下载到流畅运行,一步到位
Postman 是 API 开发与测试的高效工具,支持各类 HTTP 请求调试与团队协作。本文详解 Mac 版下载、安装步骤,助你快速上手。同时推荐一体化 API 协作平台 Apifox,集文档、调试、测试于一体,提升开发效率与团队协同能力。
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
猫狗宠物识别系统Python+TensorFlow+人工智能+深度学习+卷积网络算法
宠物识别系统使用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络,基于37种常见猫狗数据集训练高精度模型,并保存为h5格式。通过Django框架搭建Web平台,用户上传宠物图片即可识别其名称,提供便捷的宠物识别服务。
1511 55
|
iOS开发 MacOS 索引
在不受支持的 Mac 上安装 macOS Tahoe 26
在不受支持的 Mac 上安装 macOS Tahoe 26
1042 0
在不受支持的 Mac 上安装 macOS Tahoe 26
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
害虫识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁(ants)", "蜜蜂(bees)", "甲虫(beetle)", "毛虫(catterpillar)", "蚯蚓(earthworms)", "蜚蠊(earwig)", "蚱蜢(grasshopper)", "飞蛾(moth)", "鼻涕虫(slug)", "蜗牛(snail)", "黄蜂(wasp)", "象鼻虫(weevil)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Djan
871 1
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)", "毒鹅膏菌(Amanita)", "牛肝菌(Boletus)", "网状菌(Cortinarius)", "毒镰孢(Entoloma)", "湿孢菌(Hygrocybe)", "乳菇(Lactarius)", "红菇(Russula)", "松茸(Suillus)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,
1448 11
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
|
Ubuntu Linux Shell
Ubuntu gnome WhiteSur-gtk-theme类mac主题正确安装和卸载方式
通过这个过程,用户不仅可以定制自己的桌面外观,还可以学习到更多关于 Linux 系统管理的知识,从而更好地掌握系统配置和主题管理的技巧。
2740 12
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
宠物识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫(Abyssinian)', '孟加拉猫(Bengal)', '暹罗猫(Birman)', '孟买猫(Bombay)', '英国短毛猫(British Shorthair)', '埃及猫(Egyptian Mau)', '缅因猫(Maine Coon)', '波斯猫(Persian)', '布偶猫(Ragdoll)', '俄罗斯蓝猫(Russian Blue)', '暹罗猫(Siamese)', '斯芬克斯猫(Sphynx)', '美国斗牛犬
788 29
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
|
监控 Shell Linux
Android调试终极指南:ADB安装+多设备连接+ANR日志抓取全流程解析,覆盖环境变量配置/多设备调试/ANR日志分析全流程,附Win/Mac/Linux三平台解决方案
ADB(Android Debug Bridge)是安卓开发中的重要工具,用于连接电脑与安卓设备,实现文件传输、应用管理、日志抓取等功能。本文介绍了 ADB 的基本概念、安装配置及常用命令。包括:1) 基本命令如 `adb version` 和 `adb devices`;2) 权限操作如 `adb root` 和 `adb shell`;3) APK 操作如安装、卸载应用;4) 文件传输如 `adb push` 和 `adb pull`;5) 日志记录如 `adb logcat`;6) 系统信息获取如屏幕截图和录屏。通过这些功能,用户可高效调试和管理安卓设备。
10668 2
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
深度学习工具和框架详细指南:PyTorch、TensorFlow、Keras
在深度学习的世界中,PyTorch、TensorFlow和Keras是最受欢迎的工具和框架,它们为研究者和开发者提供了强大且易于使用的接口。在本文中,我们将深入探索这三个框架,涵盖如何用它们实现经典深度学习模型,并通过代码实例详细讲解这些工具的使用方法。
1353 0