Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Установка Keras сломала виртуальную среду Conda (Windows 10)

Я пытался установить Keras в своей среде Python 3.7, но затем заметил, что ни tensorflow, ни keras не поддерживают Python 3.7, они поддерживают 3.6
Затем я создал новую виртуальную среду с Python 3.6, используя conda/anaconda.
Я смог чтобы активировать эту виртуальную среду, введите activate deeplearning в cmd, а затем введите python, чтобы войти в оболочку python.
Я установил Keras и его зависимости, используя conda install -c conda-forge keras, все было в порядке, я вошел в оболочку python, импортировал keras и другие библиотеки, возился с библиотеками , они работали как положено.
Я закрыл окно, чтобы попробовать снова, если я могу снова открыть виртуальную среду вручную.
Набрал activate deeplearning, а затем столкнулся с этой проблемой ( Снимок экрана )
Я набрал только часть activate deeplearning на снимке экрана cmd.
Проблема в том, что я не могу войти в виртуальную среду, я получаю эти команды? на cmd, а затем он выключается. Я не могу войти в виртуальную среду, поэтому не могу установить новые библиотеки. Но я могу войти в оболочку python этой среды оттуда, где она установлена.
Однако в папке нет файла .bat, поэтому я не могу активировать виртуальную среду и оттуда.
Я не знаю, что делать, я был бы очень признателен, если бы кто-то мог помочь, заранее спасибо.

python keras tensorflow virtualenv anaconda
26.11.2018

  • не могли бы вы объяснить, что это за проблема? у нас есть скриншот с кучей команд, но это не проблема. Кроме того, измените скриншот на фактический текст для индексации/других пользователей, которые могут заняться той же проблемой. 26.11.2018
  • Проблема здесь в том, что я не могу войти в виртуальную среду, я получаю эти команды? на cmd, а затем он выключается. Я не могу активировать виртуальную среду, поэтому не могу установить новые библиотеки. Но я могу войти в оболочку python этой среды, откуда она установлена. Однако в папке нет файла .bat, поэтому я не могу активировать виртуальную среду оттуда. 26.11.2018
  • Кстати, изображение все еще там. 27.11.2018

Ответы:


1

Похоже, что скрипты для активации keras преждевременно завершают работу. Одной из причин может быть то, что среда не установлена ​​в python 3.6.

Попробуйте создать виртуальную среду командой:

conda create --name для глубокого обучения python=3.6

Затем вы можете следовать инструкциям на странице http://inmachineswetrust.com/posts/deep-learning-setup/

Примечание. При установке keras используйте команду:

конда установить керас

26.11.2018
  • Питон первой среды не был питоном 3.6, а питон вторых - 3.6, но он не работает с той же ошибкой (преждевременно выходит) 26.11.2018
  • Просто чтобы подтвердить - вы пробовали все вышеперечисленные шаги? ›conda create --name deeplearning python=3.6 ›activate deeplearning ›conda install ipython ›conda install jupyter ›conda install pandas ›conda install scipy ›conda install seaborn ›conda install scikit-learn ›conda install keras Недавно я столкнулся с подобной проблемой, но после выполнения вышеуказанных шагов я смог установить и использовать keras. Вам также потребуется распространяемый пакет Microsoft Visual C++ 2015 (вы также можете проверить, установлен ли он). Если это не сработает, я думаю, вам придется отлаживать скрипты. 26.11.2018
  • Я только что смог использовать keras и tensorflow. Создал виртуальную среду python 3.6 с помощью anaconda, установил некоторые пакеты с помощью conda install <package_name> . А затем установили tensorflow и keras, используя pip install tensorflow pip install keras Я думаю, что conda install tensorflow и conda install keras как-то разбивают эти 2 пакета. 26.11.2018

    • 2

    Я исправил это на Python 2.7, удалив через Anaconda Navigator элемент с именем vs2008_win-32, который исправил мою среду.

    08.01.2019

    3

    В моей системе ошибка была вызвана другим скриптом активации, вероятно, установленным в то же время. Чтобы убедиться, что это ваш случай, просмотрите пакетный файл, сгенерированный динамически при запуске. Чтобы узнать его имя, измените _conda_activate.bat следующим образом:

    ...

:FIXUP43
@FOR /F "delims=" %%i IN ('@CALL "%CONDA_EXE%" shell.cmd.exe %*') DO @SET "_TEMP_SCRIPT_PATH=%%i"
@IF "%_TEMP_SCRIPT_PATH%"=="" @EXIT /B 1
@IF NOT "%CONDA_PROMPT_MODIFIER%" == "" @CALL SET "PROMPT=%%PROMPT:%CONDA_PROMPT_MODIFIER%=%_empty_not_set_%%%"

:: Add these lines:
set _TEMP_SCRIPT_PATH
pause

@CALL "%_TEMP_SCRIPT_PATH%"
...

    Во временном сценарии закомментируйте вызов других сценариев, пока не найдете виновника. Для меня это было как-то связано с vs2015.

    @SET "PYTHONIOENCODING=1252"
@CALL "C:\Users\x030551\AppData\Local\Continuum\miniconda3\etc\conda\activate.d\keras_activate.bat"
:: @CALL "C:\Users\x030551\AppData\Local\Continuum\miniconda3\etc\conda\activate.d\vs2015_compiler_vars.bat"

    Получив эту информацию, Google указал мне на эту проблему. Решение этого слишком сильно зависит от вашей среды, чтобы публиковать здесь.

    22.02.2019
    Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..