Python tensorflow安装问题

我尝试在我的ubuntu 14.04 64位机器上安装tensorflow：

sudo pip2 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.6.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

对于python 2.7

在控制台中运行

import tensorflow as tf

时，出现错误

导入tensorflow时出错。除非您使用的是bazel，否则您应该 不要尝试从其源目录导入tensorflow；请退出 打开tensorflow源代码树，并从重新启动python解释器 在那里

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谷歌没有提供一个很好的答案，有什么想法吗？

我也有类似的问题。错误消息还包含一行“ImportError:没有名为google.protobuf的模块”。正如这里所提到的：，解决这个问题的一个方法是在tensorflow/google目录中创建一个空的uu init_uuu.py文件，其中还应该有protobuf文件夹。希望这有帮助。

在终端中键入命令

python

之前，您的工作区不应该是包含tensorflow-0.6.0-cp27-none-linux\u x86\u 64.whl的目录。

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i、 e.您的工作区应与tensorflow-0.6.0-cp27-none-linux_x86_64.whl所在的目录不同。

强烈建议您使用virtualenv。我在安装tensorflow及其依赖项的过程中经历了数周的痛苦，直到我了解了virtualenv。您可以按照官方教程进行安装。（）而且它还附带了你可能会用到的所有库。此外，还可以在Python IDE中修改环境。这样你就不必每次使用它时都激活或禁用virtualenv。非常方便 !

我建议使用。它可以方便地安装所需的所有依赖项（大多数依赖项是自动安装的），并且有多种安装tensorflow的选项

conda install tensorflow

或

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在tensorflow源目录中时，无法导入tensorflow。在运行python之前，首先更改目录，即

cd..

我已经强调了错误的关键部分：“导入tensorflow时出错。除非您使用bazel，否则不应尝试从其源目录导入tensorflow；请退出tensorflow源目录树，然后从那里重新启动python解释器。”

遵循以下步骤：

sudo apt-get install python-pip python-dev

export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

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然后运行python。它应该可以工作。

如果您在tensorflow的源代码树中工作时启动python，就会看到这个问题。（无论您在哪里克隆git存储库） 当您运行“import tensorflow”（目录中的导入tensorflow或系统安装的导入tensorflow）时，Python会对导入内容感到困惑。 这就是错误消息试图说的

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只要切换到您的主目录，或者一个新的空目录，它就会工作。

我遇到了一个类似的问题，结果证明这是因为protobuf依赖项没有满足，或者protobuf存在问题。我将卸载protobuf：

>> sudo pip uninstall protobuf

然后重新安装：

>> sudo pip install --upgrade protobuf

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如果不起作用，请尝试卸载并重新安装protobuf和tensorflow。如果您是从源代码进行构建，

问题在于tensorflow安装版本和环境配置。我也面临同样的问题，因为我安装了tensorflow for Python 3.5版，而我的系统只有3.6版

为您的安装选择正确的控制盘。

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它应该可以工作。

我建议您使用，它对ML和数据科学工作非常有帮助。

它显示了这种错误，因为您安装的python s/w不受tensorflow支持。

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因此，请卸载以前版本的python并转到

tensorflow

安装文档，然后安装此处指示的指定python软件

如果您不太熟悉python，但从源代码安装tensorflow，那将非常痛苦。无法从tensorflow目录导入tensorflow。如果退出TysFraceUnFrand，它应该工作。

< p>您应该尝试安装微软Visual C++ +可重新分配2015, 2017, 2019。

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您是否从tensorflow源目录（例如GitHub存储库的克隆）启动Python？如果是这样，Python可能会被其搜索路径中两个可能的

tensorflow

包弄糊涂。尝试切换到另一个目录并重新启动Python。您知道，您可以使用docker来使用tensorflow。说明在他们的网站上。Pycharm 5.0提供了与docker的良好集成。那么，您可以将tensorflow与pycharm结合使用。您能告诉我们更多关于运行python客户端的目录吗？或者，让我们知道你是否自己解决了这个问题。我可以问一下为什么投反对票，这样我可以改进我的答案吗？我也有同样的问题。您能解释一下“简单地更改您的主目录或新的空目录”是什么意思吗？谢谢假设您在linux或macos终端上，

cd~

或

cd

其中不包含tensorflow源代码。tensorflow的“源代码树”是什么？我遵循了入门指南，甚至无法入门：-（源代码树是tensorflow的实际源代码http://github.com/tensorflow/tensorflow，然后是

cd tensorflow

，它是您将所在的目录，以及该目录下的任何目录。

>> sudo pip install --upgrade protobuf