Python 在英特尔奔腾上安装Tensorflow和Keras

对于一所大学，我们应该使用TensorFlow和keras的python库来实现TensorFlow项目。我可以使用pip3很好地安装它们，但是执行任何代码都会导致某种错误

我决定测试非常复杂的代码：

import keras

使用Python3.6和最新的tensorflow和keras（

pip3安装tensorflow keras

），我得到错误

ModuleNotFoundError:没有名为“tensorflow.python”的模块；'tensorflow'不是一个包

。我检查后，

import tensorflow

找到了包，但返回了一些关于AVX指令的错误，并转储了内核

我研究过，我的CPU不支持属于

tensorflow>=1.6.0

的AVX指令。我找不到在我的笔记本电脑上运行的没有AVX的预编译版本，我也没有时间自己编译

我尝试降级到

tensorflow==1.5.0

和

keras==2.1.3

，这是

tensorflow==1.5.0

出现时的版本，但我仍然会得到缺少的错误，对于每个版本和导入语句，都有不同的错误

例如，当我使用代码时：

import keras
from keras.datasets import mnist

相反，我得到了错误

AttributeError:module'keras.utils'没有属性'Sequence'

。我使用的是英特尔奔腾，我想这就是问题所在。我完全知道我的设置根本不适合机器学习，也不应该是这样，但我还是想完成这项任务

有人有在旧机器上安装TensorFlow的经验吗

系统：

• Ubuntu 18.04.2 LTS
• 英特尔（R）奔腾（R）3556U@1.70GHz（双核）
• 4GB内存

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由于AVX依赖性，不建议在默认tensorflow版本中使用奔腾配置。此外，这方面的许多最新进展在TF的早期构建中是不可用的，您将发现很难复制研究工作。以下选项：

买一个googlecolab（）笔记本，安装Keras和TF，开始工作

有人真诚地请求提供此支持，请参阅此链接[其中提供了非官方版本。请查看其中一个是否有效

从头开始构建Tensorflow（非常难的选项），为Bazel设置正确的标志（删除所有AVX/线程选项）

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我也遇到了同样的问题，但似乎已经解决了。（不过，Python版本应该是3.5。）

对于不支持AVX的CPU，tensorflow必须为1.5版或更低版本。 如果要安装Tensorflow 1.5，Python版本必须为3.5或更低版本

成功的步骤如下。

• （1） 卸载你的巨蟒

• （2） 从以下站点下载以下版本的Anaconda URL.
  版本：Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe
  网址：或

• （3） 双击上面“（2）”的蟒蛇图标，然后安装 anaconda符合GUI说明

• （4） 启动蟒蛇提示

• （5） 在Anaconda提示符中输入“pip install tensorflow==1.5”，然后按 返回键。请等待安装完成。（）

• （6） 在Anaconda提示符中输入“pip install keras==2.2.4”，然后按 返回键。等待安装完成。（）

这就完成了安装。如果您在Jupiter笔记本上输入“import tensorflow”，可能会显示一些未来的错误。（请参阅此。）

系统：
我的电脑不支持像您的电脑一样的AVX。我的电脑的规格如下。

• PC：地面围棋
• CPU:Intel（R）奔腾（R）CPU 4415Y　＠　1.60千兆赫
• Windows10:64位

如何测试？
在Jupiter Notes上输入并执行以下命令。或使用此命令。

或

如果安装成功，则Jupiter笔记本上将显示以下消息

1.5.0
2.1.2-tf

p.S.

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我的英语不是很好，所以如果我有一些不礼貌或不清楚的表达，我很抱歉。

你可以通过Anaconda下载TensorFlow或使用TF wheels。对不起，没有提到，我在Linux上，只是更新了问题：如何使用Theano作为后端？@LukaszTracewski这可能是一个选项，它导入时没有任何错误。但Keras仍然没有hrows

AttributeError:module'keras.utils'没有属性'Sequence'

。尝试

pip安装keras--升级

是的，我知道奔腾不适合机器学习。但由于这是一项大学作业，我不需要为任何论文建模或使用尖端功能。我在家里有一台个人电脑。我需要什么我想做的是在移动中使用tensorflow完成一项非常简单的任务，但网络连接不可靠。我想我唯一的选择是逐个检查无avx版本，看看能否让一个版本正常工作。＠Aram Becker　你的问题解决了吗？Python版本应该是3.6吗？我最终使用了Theano。我在windows中测试了你的答案，它似乎很有效。我仍然没有找到Linux的解决方案，尽管我没有查看所有的非AVX版本，Aram Becker，我很高兴它似乎可以工作。哦，你的操作系统是Linux。对不起，我从未使用过Linux.但是，…在与上面相同的过程中使用以下文件之一如何（在步骤（2）之后）。★如果您使用的是64位版本，请使用以下文件，然后★如果您使用的是32位版本，请使用以下文件

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.keras.__version__)

 import tensorflow as tf
 hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
 sess = tf.Session()
 print(sess.run(hello))