tensorflow load error 終了コード -1073741819 (0xC0000005)でプロセス終了。
最近、新しいアルゴリズムをテストするために、既存のソフトウェアにcaffeを追加することにしています。しかし、python 3.6でcaffeをwindowsにインストールするのは本当に大変で、python 2.7版しかインストールできないことがわかり、断念しました。また、このソフトを改良するために戻ってきたところ、ソフト内のtensorflowが再びインポートできないことが判明しました。 tfとしてtensorflowをインポートする が発生します。 プロセスが終了し、終了コード -1073741819 (0xC0000005) が表示されました。 . しかも、その間には何のエラーも報告されないので、何もできない状態になっています。
のオンラインプレゼンスに 0xC0000005 エラーの報告には様々な可能性がありますが、最も多いのは、このブログで紹介されているような、ウィンドウズ環境が更新されていない場合です。 https://blog.csdn.net/guizaijianchic/article/details/77876918 . 残念ながら、それは私が抱えている問題ではありません。私はcaffeをインストールしたときにグラフィックドライバをクラッシュさせたと思われ、tensorflowとcudaを再インストールしましたが、両方とも無駄でした。
最終的な回避策として、pythonの仮想環境を再インストールしたところ、正常に動作することがわかりました。pythonが置かれている仮想環境がtensorflowの問題を引き起こしている可能性があります。私はanacodna3を使っていたので、anaconda3の下に新しい仮想環境tensorflowを作り、tensorflowの環境に再インストールしてみました。再インストールの方法はいくつかあるようです。
1. 自分で新しい環境を作り、インストールが必要なパッケージを全て手動でインストールする。(私はこれを使いました)
anacondaの新しい環境を作成するためのチュートリアルは以下の通りです。 https://blog.csdn.net/sunxinyu/article/details/78801534
2. 2. anaconda を使用して、現在の環境を別の新しい環境にコピーします: conda create -n tensorflow --clone base
anacondaの仮想環境baseをtensorflowにクローンします。
3. もう一つの方法は、anaconda で .ymal ファイルを生成し、このファイルを別の環境で実行すると、anaconda が必要な環境を自動的にインストールすることです。
ymal を生成する: conda env export > environment.yaml
環境をコピーする: conda env update -f=/path/to/environment.yml。
どちらのコマンドも、ウィンドウズのactivateとdeactivateで、適切な環境にインストールしないと、環境の出入りができません。関連するチュートリアル https://blog.csdn.net/qq_30408111/article/details/79710290
上記の環境の再インストールにより、tensorflowの読み込みの中断や終了の問題が解決されます。
tensorflow-cpuは動いているのに、tensorflow-GPUはまだ動いていないことが夕方に判明。エラーが報告されました。 tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: CUPTIサブスクライバの作成に失敗しました。 データを確認し、管理人様から頂いた解決策に従ってcuda-cudnn-tensorflowを設定し直したところ、設定に成功しました。私の環境はpython3.6です。
cuda9. https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cudnn7.1.4. https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
tensorflow1.9.0です。 https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/1.9.0/#files
でこのブログを参照しています。 https://blog.csdn.net/lifuxian1994/article/details/81103530
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