undefinedエラーを解決してください。お使いのCPUは、このTensorFlowバイナリが使用するためにコンパイルされていない命令をサポートしています。AVX AVX2

----------------- ここに注意：全文はナンセンスに満ちているが、"get the scriptures"への途中の旅は、慎重に読んでください ----------------------。

私はtensorflowオタクなのですが、ケースを実行すると、この記事のように以下のようなエラーが発生するのです。 https://stackoverflow.com/questions/47068709/your-cpu-supports-instructions-that-this-tensorflow-binary-was-not-compiled-to-u? answerertab=votes#tab-top

同じ問題が発生しました（カウントダウンの最後の2行をご覧ください）。

WARNING:tensorflow:From D:\Application\Python\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\estimators\dnn.py: 378: multi_class_head (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators.head) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please switch to tf.contrib.estimator.*_head.
WARNING:tensorflow:From D:\Application\Python\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\estimators\ estimator.py:1179: BaseEstimator.__init__ (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators.estimator) is deprecated and will be deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please replace uses of any Estimator from tf.contrib.learn with an Estimator from tf.estimator.*
WARNING:tensorflow:From D:\Application\Python\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\estimators\ estimator.py:427: RunConfig.__init__ (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators.run_config) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
When switching to tf.estimator.Estimator, use tf.estimator.RunConfig instead.
WARNING:tensorflow:Using temporary folder as model directory: C:\Users\potato\AppData\Local\Temp\tmp78uhupo9
WARNING:tensorflow:From E:/Workspace/pyWork/data-model/riskmanagement/optimize/DNN_scorecard/DNNN.py:388: SKCompat.__init__ (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators.estimator) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please switch to the Estimator interface.
WARNING:tensorflow:From D:\Application\Python\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\estimators\ estimator.py:143: setup_train_data_feeder (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.learn_io.data_feeder) is deprecated and will be deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use tensorflow/transform or tf.data.
WARNING:tensorflow:From D:\Application\Python\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\learn_io\data_ feeder.py:96: extract_dask_data (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.learn_io.dask_io) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please feed input to tf.data to support dask.
WARNING:tensorflow:From D:\Application\Python\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\learn_io\data_ feeder.py:98: extract_dask_labels (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.learn_io.dask_io) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please feed input to tf.data to support dask.
WARNING:tensorflow:From D:\Application\Python\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\learn_io\data_ feeder.py:100: extract_pandas_data (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.learn_io.pandas_io) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please access pandas data directly.
WARNING:tensorflow:From D:\Application\Python\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\learn\learn_io\data_ feeder.py:102: extract_pandas_labels (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.learn_io.pandas_io) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please access pandas data directly.
WARNING:tensorflow:From D:\Application\Python\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\learn\learn_io\data_ feeder.py:159: DataFeeder.__init__ (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.learn_io.data_feeder) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use tensorflow/transform or tf.data.
WARNING:tensorflow:From D:\Application\Python\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\learn_io\data_ feeder.py:340: check_array (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.learn_io.data_feeder) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please convert numpy dtypes explicitly.
WARNING:tensorflow:From D:\Application\Python\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\op_def_library.py:263: colocate_with (from tensorflow.python.framework.ops) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Colocations handled automatically by placer.
WARNING:tensorflow:From D:\Application\Python\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\contrib\layers\python\layers\feature_column.py :1874: to_float (from tensorflow.python.ops.math_ops) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use tf.cast instead.
WARNING:tensorflow:From D:\Application\Python\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\layers\core.py:143: calling dropout (from tensorflow.python.ops.nn_ops) with keep_prob is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use `rate` instead of `keep_prob`. Rate should be set to `rate = 1 - keep_prob`.
WARNING:tensorflow:Casting <dtype: 'int64'> labels to bool.
WARNING:tensorflow:From D:\Application\Python\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\metrics_impl.py:788: div (from tensorflow.python.ops.math_ops) is deprecated and will be removed in 

(注：私のノートパソコンは第8世代i9プロセッサ搭載の"Dell XPS15です(特定のCPUとGPUのモデルがあります))

上記のユーザーによるとCPU版のtensorflowをpip install tensorflowでインストールし、cmdでGPUを確認したところ、以下のように実行中のプロセスがありませんでした。しかし、pycharmのプログラムはそれ以上の情報はなく、上記のログを打った後も実行されたままです。

こちらも https://blog.csdn.net/Fourierrr_/article/details/79749899 このブログ主のいわゆる "完全な解決策、AVX2でコンパイルしたTensorFlowのcpuサポートバージョンに切り替える"は適切ではないのではと思うのですが。というのも、冒頭のstackoverflowの記事には、GPU対応のTensorFlowをインストールする方法を知りたいというユーザーのコメントがたくさんあるのですが、stackoverflowの記事のウェザムユーザーは、「CPUとGPUの相乗効果を生かすコードを"書くべき」と言っているのですから、適切ではないような気がします。その理由は、記事の中にあります。 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77340765
ネチズン https://blog.csdn.net/Nicholas_Wong/article/details/70215127 この記事をコンパイルしてGPU版TensorFlowを生成してみようと思うので、ここに記録しておくことにする
要約すると、TensorFlowをどのようにインストールするか、あなたのハードウェア"に合わせて選択することが解決策となります!

以下は、その様子です。 https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel 、各バージョン間の対応表はREADME.mdに記載されています。

CUDAの対応するバージョンがgithubで見つからなかったのと、私のノートPCには上記のようなVSとpython 3.7.3がなかったことを考慮して、以下のバージョンを使用することにしました。

<テーブル 1.13.1. VS2017 15.9 いいえ AVX2 パイソン3.7

TensorFlowをアンインストールした結果、もう一つ災難が発生しました。

上記のように、pip uninstall tensorflow を使用し、y を入力して使用中のプロセスをプロンプトするか、Ctr+C を押して、最後にこの Console を閉じ、上記の Interpreter でアンインストールすると ("-" 記号をクリック)、図から報告されるエラーになります イベントログに見られるログは以下の通りです。

このエラーは以前こちらで"+"をクリックしてインストールした際に報告されたものです。試行錯誤の結果、pip uninstall tensorflow -y というコマンドでようやくアンインストールできました。

pip uninstall tensorflow -y
Uninstalling tensorflow-1.14.0:
  Successfully uninstalled tensorflow-1.14.0
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.
pip uninstall tensorflow-estimator -y
Uninstalling tensorflow-estimator-1.14.0:
  Successfully uninstalled tensorflow-estimator-1.14.0
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.
pip uninstall tensorflow -y
Uninstalling tensorflow-1.13.1:
  Successfully uninstalled tensorflow-1.13.1
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.
pip uninstall tensorflow-estimator -y
Uninstalling tensorflow-estimator-1.13.0:
  Successfully uninstalled tensorflow-estimator-1.13.0
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.
pip uninstall tensorflow -y
Skipping tensorflow as it is not installed.
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.
pip uninstall tensorboard -y
Uninstalling tensorboard-1.14.0:
  Successfully uninstalled tensorboard-1.14.0
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.
pip uninstall tensorboard -y
Uninstalling tensorboard-1.13.1:
  Successfully uninstalled tensorboard-1.13.1
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.
pip uninstall tensorflow -y
Skipping tensorflow as it is not installed.
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.

1.13.1がアンインストールされないことが判明

というわけで、インストールできるのは

<テーブル 1.14.0.0 VS2019 16.1 いいえ AVX2 パイソン3.7

わかりました。

tensorflow-1.14.0 (CPU版) をインストールするコマンドです。

pip install https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/blob/master/1.14.0/py37/CPU/avx2/tensorflow-1.14.0-cp37-cp37m-win_ amd64.whl

BadZipFile: File is not a zip file. follow the tips from the webmaster, but didn't find the path C:\Usersername}.keras}datasets, mine only has the keras.json file in .keras directory.

デスクトップに置いてください。

tensorflow-1.14.0 (GPU版)をインストールします。

この記事を確認した上で https://blog.csdn.net/marvel1014/article/details/84452560 という記述があり

上の "NV Control Panel" の図からわかるように、私の GTX1050Ti は NVIDIA CUDA 9.2.127 ドライバに対応しているので、再び穴を踏まないためにも、この記事を選択するとよいでしょう。 https://blog.csdn.net/xinxuyang123/article/details/83743229 別の落とし穴を避けるために、この記事からCUDAとCUDNNをインストールすることができます。 .

しかし、ついにやってみることにしました。 https://www.jianshu.com/p/fff0b90fff77 で、そのチュートリアル通りにVS2017, CUDA 9.2, cuDNN v7.1.4 (May 16, 2018),for CUDA 9.2 をインストールする。

cudaのバージョンアップをしたいのですが、127が148を要求しています。困惑して、以下の表を使って翻弄しているのですが、結局cudaのアップグレードは成功しませんでした。

同じモデルと構成のラップトップを持つ他の誰かが、次の画像に示すように、cuda バージョン 10.1.135 に "accidentally" アップグレードすることが可能です。

次に、正式にインストールを開始します

小ネタ：cuda9.2は日中、以下の公式サイトよりダウンロードできます。 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 私は上記のブロガーBaiduのネットワークディスクを使用して、インストールに失敗しました。cuda9.1とcuda9.0はすべて公式サイトからダウンロードし、上記のようにインストールエラーが発生しました。夕方には、同社のネットワーク速度が、再び公式サイトからcuda9.2（同じバージョン番号とブロガーのネットワークディスクに注意）をダウンロードするが、あなたがインストールできることがわかり、次の表は、操作を開始する。

上の写真を見ると、本当にノートパソコンにVSがインストールされていないことがわかります。上記ブログ主から提供されたVSをインストールする際の注意点：VS2017-Communityをインストールする際、"Components"でC++用のデスクトップ開発コンポーネントを選択し、インストール中はデフォルトをクリックし続けていればOKです。

Custom Install"を選択、これらはデフォルトでチェックされています、移動しないでください。

以下の2つの項目は、デフォルトでチェックされているので、"off"をクリックするだけです。

次のページ上の画像は、GE 3.14.1でゲームをプレイするために設計された対応機能を紹介するものです。(人生の時間を大切にして、ゲームには手を出さない。)~そう言う義務があるのです。

上記のインストール後に自動的に追加される、"環境変数"を設定する準備をします。

上記のブロガーのチュートリアルに従って（上記のブロガーの記事の小さなミスに注意してください）、正しいフル構成は次のようになります。

ユーザー変数Pathの下に、追加します。C:\ProgramDataNVIDIA GPU Computing Toolkitv9.2

システム変数に以下の変数を追加します。

 CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv9.2 (Note: he error is here)

 CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%libx64 

CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%bin 

CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%binwin64 

CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%commonlibx64

cudnnのインストール、つまり右の画像を丸ごとコピーして左の場所に貼り付ける。 個人的にテスト済み

tensorflow-gpu-1.14.0をインストールします。

プログラムを実行すると、エラーが報告されます。ImportError: 以下のように、'cudart64_100.dll'が見つかりませんでした。このテキストに従ってください。 https://yq.aliyun.com/articles/706919?type=2 .

pip listを見るとtensorflow-1.14.0がインストールされていないことがわかり、pycharmでインタプリタを見ると確かにまだtensorflow-1.13.1だったので、tensorflow-1.14.0をインストールしました。

再度プログラムを実行するとうまくいくが、tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators.*で以下のような警告が表示される。

(from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators.*) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
xxx

<イグ

警告に従えば問題ありません。