WARNING:tensorflow:From /root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/ops/resource_variable_ops.py:435: 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 /root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.5/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`.
时间: 2023-10-10 08:07:56 浏览: 98
这些warning信息是TensorFlow的版本更新导致的,不会影响代码的运行。第一个warning是因为在TensorFlow 2.0中,使用tf.compat.v1.placeholder()函数代替原来的tf.placeholder()函数,而colocate_with参数已经不再使用,因此会有这个warning。第二个warning是因为在TensorFlow 2.0中,使用tf.nn.dropout()函数代替原来的keras.layers.Dropout()函数,而keep_prob参数已经被rate参数代替,因此会有这个warning。如果想要避免这些warning信息,可以考虑更新代码中的相关函数。
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bash: export: `/root/miniconda3/envs/PointRCNN/lib/python3.6/site-packages/tensorflow': not a valid identifier
这个错误通常是由于在export语句中指定了一个无效的标识符。请检查你的export语句是否正确,并确保没有使用无效的标识符。此外,如果你正在尝试在脚本中使用export语句来设置环境变量,请确保你使用的是有效的环境变量名称。如果你仍然无法解决问题,请提供更多的上下文信息,以便我能够帮助你更好地解决问题。
ImportError: /home/xi/.conda/envs/tensor/lib/python3.8/site-packages/tensorrt/tensorrt.so: undefined symbol: getBuilderPluginRegistry
根据提供的引用内容,出现了一个ImportError错误,错误信息为"/home/xi/.conda/envs/tensor/lib/python3.8/site-packages/tensorrt/tensorrt.so: undefined symbol: getBuilderPluginRegistry"。这个错误通常是由于缺少依赖或版本不匹配导致的。解决这个问题的思路如下:
1. 确保依赖已安装:首先,您需要确保所需的依赖已正确安装。在这种情况下,您需要确保TensorRT和相关的依赖已正确安装。您可以使用以下命令检查TensorRT是否已正确安装:
```shell
pip list | grep tensorrt
```
如果没有输出结果,则表示TensorRT未安装。您可以使用以下命令安装TensorRT:
```shell
pip install tensorrt
```
2. 检查版本兼容性:如果您已经安装了TensorRT,但仍然遇到该错误,可能是由于版本不兼容导致的。请确保您使用的TensorRT版本与您的代码和其他依赖项兼容。您可以查看TensorRT文档或与您使用的框架的官方文档进行比对,以确保版本兼容性。
3. 更新依赖:如果您已经安装了TensorRT并且版本兼容,但仍然遇到该错误,您可以尝试更新TensorRT和其他相关依赖项。使用以下命令更新TensorRT:
```shell
pip install --upgrade tensorrt
```
然后,重新运行您的代码,看看问题是否解决。
请注意,这只是一些解决ImportError错误的常见思路。具体解决方法可能因您的环境和代码而异。如果上述方法无法解决问题,请提供更多详细信息,以便我能够提供更准确的帮助。