WARNING:tensorflow:From E:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\compat\v2_compat.py:68: disable_resource_variables (from tensorflow.python.ops.variable_scope) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: non-resource variables are not supported in the long term WARNING:tensorflow:From test.py:167: start_queue_runners (from tensorflow.python.training.queue_runner_impl) is deprecated and will be removed in a future version.

时间: 2024-04-20 15:24:32 浏览: 410
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anaconda下安装tensorflow(注：不同版本python对应不同版本tensorflow）

star5星 · 资源好评率100%
这些警告是因为你正在使用的 TensorFlow 版本中的一些功能已被弃用，并且在将来的版本中将被移除。具体来说，两个警告分别是： 1. `disable_resource_variables` 被弃用警告：这是因为 TensorFlow 将不再支持非资源变量（non-resource variables），并且建议在未来的代码中使用资源变量（resource variables）。你可以尝试更新你的代码，以适应 TensorFlow 的新版本。参考 TensorFlow 的文档，了解如何迁移代码以适应新的资源变量机制。 2. `start_queue_runners` 被弃用警告：这是因为在将来的 TensorFlow 版本中，`start_queue_runners` 将被移除。相反，建议使用 `tf.compat.v1.train.start_queue_runners`。你可以通过更新代码来解决这个问题。 在处理这些警告时，可以考虑以下几点： - 确保你正在使用的 TensorFlow 版本与代码兼容。 - 更新代码以适应最新版本的 TensorFlow API。 - 查阅 TensorFlow 的官方文档，以了解如何迁移代码以适应新的 API 变化。 如果你需要更具体的帮助，请提供更多的上下文和代码细节。
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tensorflow报错

#TypeError: The value of a feed cannot be a tf.Tensor object. Acceptable feed values include Python scalars, strings, lists, numpy ndarrays, or TensorHandles. For reference, the tensor object was Tensor(“ArgMax:0”, shape=(64,), dtype=int64) which was passed to the feed with key Tensor(“Y:0”, dtype=i
7z

python_包管理工具_Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64_可适配python3.6和3.7

Anaconda是Python编程语言中的一款强大的开源环境管理和数据科学平台，尤其适合于数据科学家和机器学习工程师。这个压缩包文件“python_包管理工具_Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64_可适配python3.6和3.7.exe”是...

WARNING:tensorflow:From C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\compat\v2_compat.py:68: disable_resource_variables (from tensorflow.python.ops.variable_scope) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: non-resource variables are not supported in the long term

关于你提到的警告信息，它是来自TensorFlow库的一个警告。它表示你使用的代码中存在一些即将被移除的功能。具体来说，它指出在未来版本中将不再支持非资源变量，即不支持使用disable_resource_variables参数。警告...

Traceback (most recent call last): File "D:\23101\CCCCCCCCC\mydetectTF.py", line 94, in <module> import tensorflow as tf File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 51, in <module> from ._api.v2 import compat File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\__init__.py", line 37, in <module> from . import v1 File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v1\__init__.py", line 30, in <module> from . import compat File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v1\compat\__init__.py", line 37, in <module> from . import v1 File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v1\compat\v1\__init__.py", line 47, in <module> from tensorflow._api.v2.compat.v1 import lite File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v1\lite\__init__.py", line 9, in <module> from . import experimental File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v1\lite\experimental\__init__.py", line 8, in <module> from . import authoring File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v1\lite\experimental\authoring\__init__.py", line 8, in <module> from tensorflow.lite.python.authoring.authoring import compatible File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\lite\python\authoring\authoring.py", line 44, in <module> from tensorflow.lite.python import lite File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\lite\python\lite.py", line 49, in <module> from tensorflow.lite.python.interpreter import Interpreter # pylint: disable=unused-import File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\lite\python\interpreter.py", line 28, in <module> from tensorflow.lite.python.interpreter_wrapper import _pywrap_tensorflow_interpreter_wrapper as _interpreter_wrapper ImportError: generic_type: type "InterpreterWrapper" is already registered!

这是一个 TensorFlow 的 ImportError 错误，可能是因为你安装的 TensorFlow 版本与其他包的版本不兼容，或者其他包与 TensorFlow 冲突。可以尝试重新安装 TensorFlow 或检查其他包是否与 TensorFlow 兼容。此外，你...

D:\anaconda\envs\pytorch\python.exe C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py", line 18, in <module> from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\__init__.py", line 13, in <module> from .writer import FileWriter, SummaryWriter # noqa: F401 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\writer.py", line 9, in <module> from tensorboard.compat.proto.event_pb2 import SessionLog File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\event_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import summary_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_summary__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\summary_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import resource_handle_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_resource__handle__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\resource_handle_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_shape_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__shape__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_shape_pb2.py", line 36, in <module> _descriptor.FieldDescriptor( File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\google\protobuf\descriptor.py", line 561, in __new__ _message.Message._CheckCalledFromGeneratedFile() TypeError: Descriptors cannot not be created directly. If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0. If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are: 1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower. 2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower).

3. 如果上述步骤都没有解决问题，可以尝试设置环境变量 PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION 为 python，但这会导致纯Python解析，速度较慢： set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python ...

Traceback (most recent call last): File "D:\progarm\anaconda\envs\pytorch\lib\threading.py", line 1016, in _bootstrap_inner self.run() File "D:\progarm\anaconda\envs\pytorch\lib\threading.py", line 953, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "D:\progarm\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\backend\event_processing\data_ingester.py", line 104, in _reload self._multiplexer.AddRunsFromDirectory(path, name) File "D:\progarm\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\backend\event_processing\plugin_event_multiplexer.py", line 205, in AddRunsFromDirectory for subdir in io_wrapper.GetLogdirSubdirectories(path): File "D:\progarm\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\backend\event_processing\io_wrapper.py", line 199, in GetLogdirSubdirectories if not tf.io.gfile.isdir(path): File "D:\progarm\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorflow\python\lib\io\file_io.py", line 703, in is_directory_v2 return _pywrap_file_io.IsDirectory(compat.path_to_bytes(path)) UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xcf in position 31: invalid continuation byte Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all

您可以尝试使用Python的os模块打印路径并检查其中是否有非ASCII字符。如果有，则可以尝试使用Python的encode()方法将其编码为utf-8。如果问题仍然存在，则可以尝试使用Python的open()函数打开文件并指定正确的编码。

File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\py38\lib\site-packages\keras\dtensor\__init__.py", line 22, in <module> from tensorflow.compat.v2.experimental import dtensor as dtensor_api ImportError: cannot import name 'dtensor' from 'tensorflow.compat.v2.experimental' (E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\py38\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v2\experimental\__init__.py)

这个错误通常是因为TensorFlow版本过高或过低导致的。首先，你可以尝试更新TensorFlow的版本，使用以下命令： !pip install tensorflow==2.5.0 如果更新后还是出现相同的错误，那么你需要检查你的Keras...

WARNING:tensorflow:From /home/chb/anaconda3/envs/deepmd2/lib/python3.10/site-packages/tensorflow/python/compat/v2_compat.py:107: disable_resource_variables (from tensorflow.python.ops.variable_scope) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: non-resource variables are not supported in the long term WARNING:root:To get the best performance, it is recommended to adjust the number of threads by setting the environment variables OMP_NUM_THREADS, TF_INTRA_OP_PARALLELISM_THREADS, and TF_INTER_OP_PARALLELISM_THREADS. See https://deepmd.rtfd.io/parallelism/ for more information.

在使用 TensorFlow 运行 DeepMD 模型时，建议设置环境变量 OMP_NUM_THREADS、TF_INTRA_OP_PARALLELISM_THREADS 和 TF_INTER_OP_PARALLELISM_THREADS，以获得更好的性能。您可以访问 ...

File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\keras\dtensor\__init__.py", line 22, in <module> from tensorflow.compat.v2.experimental import dtensor as dtensor_api ImportError: cannot import name 'dtensor' from 'tensorflow.compat.v2.experimental' (C:\ProgramData\Anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v2\experimental\__init__.py)

您也可以尝试在代码中将 Keras 的 import 语句改为 from tensorflow import keras，这样可以避免一些版本兼容性问题。另外，检查您的环境变量和路径是否正确设置也可能有帮助。希望这些提示能对您有所帮助！

trainX Y shape is: (4755, 48, 23) (4755, 60, 23) (4755, 5, 1) Hx= 1 Traceback (most recent call last): File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\spyder_kernels\py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals) File d:\lstnet_keras-master\train_batch_a391.py:172 model,normalize = startTrainMult_1H(df,name,config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:400 in startTrainMult_1H model = trainModel(trainX1, trainX2 , trainY, config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:323 in trainModel model = LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:297 in LSTNetAttention res = add([concat,z]) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\layers\merge.py:555 in add return Add(**kwargs)(inputs) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py:75 in symbolic_fn_wrapper return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py:463 in __call__ self.build(unpack_singleton(input_shapes)) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\layers\merge.py:90 in build output_shape = self._compute_elemwise_op_output_shape(output_shape, File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\layers\merge.py:59 in _compute_elemwise_op_output_shape raise ValueError('Operands could not be broadcast ' ValueError: Operands could not be broadcast together with shapes (23, 32) (5,)

这个错误是由于在使用 Keras 进行模型训练时，两个张量的形状无法进行广播运算所导致的。具体来说，在您的代码中，您使用了 Keras 的 Merge 层中的 Add 层，将两个张量进行相加。但是，这两个张量的形状不匹配，无法...

F:\ana\anaconda3\envs\yolov51.7.1\lib\site-packages\_distutils_hack\__init__.py:33: UserWarning: Setuptools is replacing distutils. warnings.warn("Setuptools is replacing distutils.") WARNING conda.exceptions:print_unexpected_error_report(1257): KeyError('pkgs_dirs') Traceback (most recent call last): File "F:\ana\anaconda3\envs\yolov51.7.1\lib\site-packages\requests\compat.py", line 11, in <module> import chardet ModuleNotFoundError: No module named 'chardet' During handling of the above exception, another exception occurred:这是啥错误

1. UserWarning: Setuptools is replacing distutils. 这是一个警告，意味着 setuptools 正在替换 distutils。这个警告并不会影响您的程序，只是提醒您使用的是 setuptools 而不是 distutils。 2. ...

ImportError: cannot import name 'trace' from 'tensorflow.python.profiler' (C:\ProgramData\Anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\tensorflow_core\python\profiler\__init__.py)

这个问题通常是由TensorFlow版本不兼容导致的。trace 已经从TensorFlow 2.0版本中删除。您可以尝试以下解决方法： 1. 更新TensorFlow版本到2.0或更高版本。或者，如果您使用的是旧版本的TensorFlow，则可以尝试...

cannot import name 'dtensor' from 'tensorflow.compat.v2.experimental' (E:\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v2\experimental\__init__.py)

这个问题通常是由于使用了不兼容版本的 TensorFlow 库导致的。建议检查你使用的 TensorFlow 版本是否正确，并检查你的代码是否需要使用 dtensor，如果需要，可以尝试使用 tensorflow.experimental 库中的其他...

gcc -pthread -B /home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/compiler_compat -Wl,--sysroot=/ -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -Wstrict-prototypes -fPIC -DMMCV_WITH_CUDA -I/home/zrb/mmskeleton/mmcv/mmcv/ops/csrc/pytorch -I/home/zrb/mmskeleton/mmcv/mmcv/ops/csrc/common -I/home/zrb/mmskeleton/mmcv/mmcv/ops/csrc/common/cuda -I/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/include -I/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include -I/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/include/TH -I/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/include/THC -I/usr/local/cuda/bin/include -I/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/include/python3.7m -c ./mmcv/ops/csrc/pytorch/active_rotated_filter.cpp -o build/temp.linux-x86_64-cpython-37/./mmcv/ops/csrc/pytorch/active_rotated_filter.o -std=c++14 -DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H -DTORCH_EXTENSION_NAME=_ext -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1 cc1plus: warning: command line option ‘-Wstrict-prototypes’ is valid for C/ObjC but not for C++

这个警告是编译器提示你，-Wstrict-prototypes 这个命令行选项只适用于 C/ObjC，而不适用于 C++。它是一个过时的选项，用于启用对函数原型严格检查的警告提示。 在你的编译命令中，-Wstrict-prototypes 是一个...

ImportError: cannot import name 'dtensor' from 'tensorflow.compat.v2.experimental' (C:\ProgramData\Anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v2\experimental\__init__.py)

这个错误是由于 TensorFlow 版本不兼容导致的。通常情况下，这个错误是由于使用旧版本的 TensorFlow 导致的。 你可以尝试更新 TensorFlow 到最新版本，或者将代码中使用的 TensorFlow 版本更改为与你当前安装的版本...

ImportError: cannot import name 'dtensor' from 'tensorflow.compat.v2.experimental' (D:\anaconda_2023\anacoda_2023_1\envs\tf-gpu\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v2\experimental\__init__.py)

1. 确认你的TensorFlow版本是否与你的代码兼容。你可以查看你的代码中使用的TensorFlow版本，然后检查你的安装版本是否一致。 2. 尝试更新TensorFlow版本。你可以使用以下命令更新TensorFlow版本： pip ...

ImportError: cannot import name 'notf' from 'tensorboard.compat' (E:\Anaconda\envs\DL\lib\site-packages\tensorboard\compat\__init__.py)

1.检查您的代码并确保所有导入的模块和对象都存在。 2.卸载相关的库文件。您可以在Anaconda Prompt中输入以下命令卸载numpy包： shell pip uninstall numpy 3.重新安装版本为1.22.4的numpy。您可以在...
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pyedgar：Python库简化EDGAR数据交互与文档下载

资源摘要信息:"pyedgar:用于与EDGAR交互的Python库" 知识点说明： 1. pyedgar库概述： pyedgar是一个Python编程语言下的开源库，专门用于与美国证券交易委员会（SEC）的电子数据获取、访问和检索（EDGAR）系统进行交互。通过该库，用户可以方便地下载和处理EDGAR系统中公开提供的财务报告和公司文件。 2. EDGAR系统介绍： EDGAR系统是一个自动化系统，它收集、处理、验证和发布美国证券交易委员会（SEC）要求的公司和其他机构提交的各种文件。EDGAR数据库包含了美国上市公司的详细财务报告，包括季度和年度报告、委托声明和其他相关文件。 3. pyedgar库的主要功能： 该库通过提供两个主要接口：文件（.py）和索引，实现了对EDGAR数据的基本操作。文件接口允许用户通过特定的标识符来下载和交互EDGAR表单。索引接口可能提供了对EDGAR数据库索引的访问，以便快速定位和获取数据。 4. pyedgar库的使用示例： 在描述中给出了一个简单的使用pyedgar库的例子，展示了如何通过Filing类与EDGAR表单进行交互。首先需要从pyedgar模块中导入Filing类，然后创建一个Filing实例，其中第一个参数（20）可能代表了提交年份的最后两位，第二个参数是一个特定的提交号码。创建实例后，可以打印实例来查看EDGAR接口的返回对象，通过打印实例的属性如'type'，可以获取文件的具体类型（例如10-K），这代表了公司提交的年度报告。 5. Python语言的应用： pyedgar库的开发和应用表明了Python语言在数据分析、数据获取和自动化处理方面的强大能力。Python的简洁语法和丰富的第三方库使得开发者能够快速构建工具以处理复杂的数据任务。 6. 压缩包子文件信息： 文件名称列表中的“pyedgar-master”表明该库可能以压缩包的形式提供源代码和相关文件。文件列表中的“master”通常指代主分支或主版本，在软件开发中，主分支通常包含了最新的代码和功能。 7. 编程实践建议： 在使用pyedgar库之前，建议先阅读官方文档，了解其详细的安装、配置和使用指南。此外，进行编程实践时，应当注意遵守SEC的使用条款，确保只下载和使用公开提供的数据。 8. EDGAR数据的应用场景： EDGAR数据广泛应用于金融分析、市场研究、合规性检查、学术研究等领域。通过编程访问EDGAR数据可以让用户快速获取到一手的财务和公司运营信息，从而做出更加明智的决策。 9. Python库的维护和更新： 随着EDGAR数据库内容的持续更新和变化，pyedgar库也应定期进行维护和更新，以保证与EDGAR系统的接口兼容性。开发者社区对于这类开源项目的支持和贡献也非常重要。 10. 注意事项： 在使用pyedgar库下载和处理数据时，用户应当确保遵守相应的法律法规，尤其是关于数据版权和隐私方面的规定。此外，用户在处理敏感数据时，还需要考虑数据安全和隐私保护的问题。
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