شكرا لمشاركتك. لاحظنا أنك لم تملأ الحقل التالي في نموذج المشكلة. هل يمكنك تحديثها إذا كانت ذات صلة بحالتك ، أو تركها على أنها N / A؟ شكرا.
لقد كتبت رمز مخصص
نظام التشغيل الأساسي والتوزيع
تم تثبيت TensorFlow من
نسخة TensorFlow
إصدار بازل
إصدار CUDA / cuDNN
نموذج GPU والذاكرة
الأمر الدقيق لإعادة الإنتاج

تحديث المنشور الأصلي كما هو مطلوب.

homofortis يمكنك استخدام هذا في غضون ذلك مع Homebrew لتقليل إصدار Python الخاص بك.

brew install https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/homebrew-core/f2a764ef944b1080be64bd88dca9a1d80130c558/Formula/python.rb

async و await هي الآن كلمات رئيسية وتحتاج إلى استبدالها في قاعدة بيانات TF. راجع https://docs.python.org/3/whatsnew/3.7.html#summary -release-Highs

17022

activatedgeek Pardon me ، لكنني فشلت في معرفة كيف يجيب تخفيض التصنيف على سؤال OP بخصوص الجدول الزمني لجعل Tensorflow متوافق مع Python 3.7 (تم إصداره منذ شهر تقريبًا).

homofortis الاعتذارات. ربما فاتني بضع كلمات هناك واعتقدت أن هدفك الرئيسي هو التجميع من المصدر. أدت الكثير من عمليات البحث إلى هذه المشكلة ، واعتقدت أنها ستكون مفيدة لكل من يتطلع إلى تشغيل Tensorflow.

كما أرى من التشخيصات الوصفية لا تتعلق بتوافق tensorflow مع Python-3.7 ولكن مع استخدام Cython القديم جدًا وحاليًا لا تتكاثر هذه المشكلة تمامًا لأن Cython المذكورة في مساحة عمل Bazel جديدة بما فيه الكفاية. من ناحية أخرى ، هناك مشكلتان على الأقل في توافق Python-3.7:

• استخدام الكلمة الرئيسية async كاسم متغير في pywrap_tensorflow_internal.py ولدت من tensorflow/c/eager/c_api.{h,cc} - # 20690
• وكسر ناتج عن تغيير نوع إرجاع PyUnicode_AsUTF8AndSize() من char * إلى const char *
  ربما يكون من الأفضل وضع هذا الأخير في قضية منفصلة.

FWIW ، لقد قمت للتو ببناء (لم يتم اختباره بعد) Tensorflow 1.9 مع MKL على Windows لـ Python 3.7 باستخدام VS2017 والتصحيح التالي:

diff --git a/tensorflow/c/eager/c_api.h b/tensorflow/c/eager/c_api.h
index 1862af3ce2..093b97110f 100644
--- a/tensorflow/c/eager/c_api.h
+++ b/tensorflow/c/eager/c_api.h
@@ -76,7 +76,7 @@ typedef enum TFE_ContextDevicePlacementPolicy {
 // Sets the default execution mode (sync/async). Note that this can be
 // overridden per thread using TFE_ContextSetAsyncForThread.
 TF_CAPI_EXPORT extern void TFE_ContextOptionsSetAsync(TFE_ContextOptions*,
-                                                      unsigned char async);
+                                                      unsigned char is_async);

 TF_CAPI_EXPORT extern void TFE_ContextOptionsSetDevicePlacementPolicy(
     TFE_ContextOptions*, TFE_ContextDevicePlacementPolicy);
@@ -125,7 +125,7 @@ TFE_ContextGetDevicePlacementPolicy(TFE_Context*);

 // Overrides the execution mode (sync/async) for the current thread.
 TF_CAPI_EXPORT extern void TFE_ContextSetAsyncForThread(TFE_Context*,
-                                                        unsigned char async,
+                                                        unsigned char is_async,
                                                         TF_Status* status);

 // Causes the calling thread to block till all ops dispatched in async mode
diff --git a/tensorflow/core/platform/windows/port.cc b/tensorflow/core/platform/windows/port.cc
index 174f41a993..b06434620e 100644
--- a/tensorflow/core/platform/windows/port.cc
+++ b/tensorflow/core/platform/windows/port.cc
@@ -57,6 +57,11 @@ int NumSchedulableCPUs() {
   return system_info.dwNumberOfProcessors;
 }

+int NumHyperthreadsPerCore() {
+  static const int ht_per_core = tensorflow::port::CPUIDNumSMT();
+  return (ht_per_core > 0) ? ht_per_core : 1;
+}
+
 void* AlignedMalloc(size_t size, int minimum_alignment) {
 #ifdef TENSORFLOW_USE_JEMALLOC
   void* ptr = NULL;
diff --git a/tensorflow/python/eager/pywrap_tfe_src.cc b/tensorflow/python/eager/pywrap_tfe_src.cc
index 6c9481c3af..13edbb07db 100644
--- a/tensorflow/python/eager/pywrap_tfe_src.cc
+++ b/tensorflow/python/eager/pywrap_tfe_src.cc
@@ -813,7 +813,7 @@ char* TFE_GetPythonString(PyObject* o) {
   }
 #if PY_MAJOR_VERSION >= 3
   if (PyUnicode_Check(o)) {
-    return PyUnicode_AsUTF8(o);
+    return (char *)PyUnicode_AsUTF8(o);
   }
 #endif
   return nullptr;
diff --git a/tensorflow/python/lib/core/ndarray_tensor.cc b/tensorflow/python/lib/core/ndarray_tensor.cc
index 9df38d464c..4150fbfdd4 100644
--- a/tensorflow/python/lib/core/ndarray_tensor.cc
+++ b/tensorflow/python/lib/core/ndarray_tensor.cc
@@ -154,7 +154,7 @@ Status PyBytesArrayMap(PyArrayObject* array, F f) {
     if (PyUnicode_Check(item.get())) {
 #if PY_VERSION_HEX >= 0x03030000
       // Accept unicode by converting to UTF-8 bytes.
-      ptr = PyUnicode_AsUTF8AndSize(item.get(), &len);
+      ptr = (char *)PyUnicode_AsUTF8AndSize(item.get(), &len);
       if (!ptr) {
         return errors::Internal("Unable to get element as UTF-8.");
       }
diff --git a/tensorflow/python/lib/core/py_func.cc b/tensorflow/python/lib/core/py_func.cc
index 30c1a9c759..231a66de59 100644
--- a/tensorflow/python/lib/core/py_func.cc
+++ b/tensorflow/python/lib/core/py_func.cc
@@ -322,7 +322,7 @@ Status ConvertNdarrayToTensor(PyObject* obj, Tensor* ret) {
         Py_ssize_t el_size;
         if (PyBytes_AsStringAndSize(input_data[i], &el, &el_size) == -1) {
 #if PY_MAJOR_VERSION >= 3
-          el = PyUnicode_AsUTF8AndSize(input_data[i], &el_size);
+          el = (char *)PyUnicode_AsUTF8AndSize(input_data[i], &el_size);
 #else
           el = nullptr;
           if (PyUnicode_Check(input_data[i])) {

أفضل إضافة المؤهل const إلى الهدف بدلاً من إزالته من نتيجة PyUnicode_AsUTF8AndSize() . هذه سلسلة ثابتة ولا يجب تعديلها.

asimshankar يقول إنه كان يراجع ويرسل العلاقات العامة حول هذا الموضوع. سوف أسند له.

أواجه مشكلات مماثلة عند البناء من المصدر أيضًا ، باستخدام python 3.7 في Arch Linux.

ERROR: /home/rharish/.cache/bazel/_bazel_rharish/5d4d7b1255c710f6c814ab2f3f084405/external/protobuf_archive/BUILD:659:1: C++ compilation of rule '@protobuf_archive//:python/google/protobuf/pyext/_message.so' failed (Exit 1): crosstool_wrapper_driver_is_not_gcc failed: error executing command 
  (cd /home/rharish/.cache/bazel/_bazel_rharish/5d4d7b1255c710f6c814ab2f3f084405/execroot/org_tensorflow && \
  exec env - \
    LD_LIBRARY_PATH=:/usr/local/lib:/opt/cuda/lib64 \
    PATH=/home/rharish/bin:/usr/local/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/local/sbin:/opt/cuda/bin:/usr/lib/jvm/default/bin:/usr/bin/site_perl:/usr/bin/vendor_perl:/usr/bin/core_perl \
    PWD=/proc/self/cwd \
  external/local_config_cuda/crosstool/clang/bin/crosstool_wrapper_driver_is_not_gcc -MD -MF bazel-out/host/bin/external/protobuf_archive/_objs/python/google/protobuf/pyext/_message.so/descriptor_containers.pic.d '-frandom-seed=bazel-out/host/bin/external/protobuf_archive/_objs/python/google/protobuf/pyext/_message.so/descriptor_containers.pic.o' -iquote external/protobuf_archive -iquote bazel-out/host/genfiles/external/protobuf_archive -iquote bazel-out/host/bin/external/protobuf_archive -iquote external/bazel_tools -iquote bazel-out/host/genfiles/external/bazel_tools -iquote bazel-out/host/bin/external/bazel_tools -iquote external/local_config_python -iquote bazel-out/host/genfiles/external/local_config_python -iquote bazel-out/host/bin/external/local_config_python -isystem external/protobuf_archive/python -isystem bazel-out/host/genfiles/external/protobuf_archive/python -isystem bazel-out/host/bin/external/protobuf_archive/python -isystem external/protobuf_archive/src -isystem bazel-out/host/genfiles/external/protobuf_archive/src -isystem bazel-out/host/bin/external/protobuf_archive/src -isystem external/local_config_python/python_include -isystem bazel-out/host/genfiles/external/local_config_python/python_include -isystem bazel-out/host/bin/external/local_config_python/python_include '-std=c++11' -Wno-builtin-macro-redefined '-D__DATE__="redacted"' '-D__TIMESTAMP__="redacted"' '-D__TIME__="redacted"' -fPIC -U_FORTIFY_SOURCE '-D_FORTIFY_SOURCE=1' -fstack-protector -Wall -fno-omit-frame-pointer -no-canonical-prefixes -DNDEBUG -g0 -O2 -ffunction-sections -fdata-sections -g0 '-march=native' -g0 -DHAVE_PTHREAD -Wall -Wwrite-strings -Woverloaded-virtual -Wno-sign-compare -Wno-unused-function -Wno-writable-strings '-DGOOGLE_PROTOBUF_HAS_ONEOF=1' '-DPROTOBUF_PYTHON_ALLOW_OVERSIZE_PROTOS=1' -c external/protobuf_archive/python/google/protobuf/pyext/descriptor_containers.cc -o bazel-out/host/bin/external/protobuf_archive/_objs/python/google/protobuf/pyext/_message.so/descriptor_containers.pic.o)
external/protobuf_archive/python/google/protobuf/pyext/descriptor_containers.cc: In function 'bool google::protobuf::python::descriptor::_GetItemByKey(google::protobuf::python::PyContainer*, PyObject*, const void**)':
external/protobuf_archive/python/google/protobuf/pyext/descriptor_containers.cc:69:45: error: invalid conversion from 'const char*' to 'char*' [-fpermissive]
        ((*(charpp) = PyUnicode_AsUTF8AndSize(ob, (sizep))) == NULL? -1: 0): \
                      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~
external/protobuf_archive/python/google/protobuf/pyext/descriptor_containers.cc:172:13: note: in expansion of macro 'PyString_AsStringAndSize'
         if (PyString_AsStringAndSize(key, &name, &name_size) < 0) {
             ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
external/protobuf_archive/python/google/protobuf/pyext/descriptor_containers.cc:69:45: error: invalid conversion from 'const char*' to 'char*' [-fpermissive]
        ((*(charpp) = PyUnicode_AsUTF8AndSize(ob, (sizep))) == NULL? -1: 0): \
                      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~
external/protobuf_archive/python/google/protobuf/pyext/descriptor_containers.cc:189:13: note: in expansion of macro 'PyString_AsStringAndSize'
         if (PyString_AsStringAndSize(key, &camelcase_name, &name_size) < 0) {
             ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
At global scope:
cc1plus: warning: unrecognized command line option '-Wno-writable-strings'
Target //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package failed to build
INFO: Elapsed time: 63.634s, Critical Path: 9.08s
INFO: 464 processes: 464 local.
FAILED: Build did NOT complete successfully

تكوين نظامي هو:
نظام التشغيل الأساسي والتوزيع: Arch Linux
بايثون: Python 3.7.0
تم تثبيت TensorFlow من: المصدر (https://github.com/tensorflow/tensorflow.git) ، الفرع الرئيسي
إصدار TensorFlow: TensorFlow 1.9.0
إصدار Bazel: 0.16.0
إصدار CUDA / cuDNN: CUDA 9.2
طراز وحدة معالجة الرسومات والذاكرة: NVIDIA GeForce GTX 960M ، سعة 4 جيجابايت

تطوعbstriner لتحديث # 21202 الذي سيأخذنا خطوة إلى الأمام. ولكن يبدو أننا سنحتاج إلى انتظار إصدار protobuf مع دعم Python 3.7 ثم تحديث تبعيات TensorFlow لاستخدام هذا الإصدار الجديد من protobuf.

@ rharish101
إذا كنت تستخدم Arch Linux ، فيمكنك تثبيت Tensorflow باستخدام pacman-S python-tensorflow .

@ rharish101
إذا كنت بحاجة إلى دعم CUDA ، فيمكنك تثبيت pacman-S python-tensorflow-cuda

hzxie نعم ، إنه يعمل بشكل جيد الآن! كيف تمكن شباب آرتش من العمل؟

لا يوجد إصدار protobuf حتى الآن يدعم 3.7 ولكن إذا كنت على استعداد لاستخدام لقطة من Master ، فيمكنك إنشاء TF لـ 3.7

تضمين التغريدة
ما زلت لا أستطيع تجميع أحدث ماجستير. يخرج البناء مع وجود أخطاء.

نظام التشغيل الأساسي والتوزيع: Mac OS X 10.13.5
بايثون: Python 3.7.0
تم تثبيت TensorFlow من: المصدر (https://github.com/tensorflow/tensorflow.git)
إصدار TensorFlow: TensorFlow 1.10.1
إصدار Bazel: 0.15.2-homebrew
إصدار CUDA / cuDNN: لا شيء
طراز وحدة معالجة الرسومات والذاكرة: لا شيء
الأمر الدقيق لإعادة الإنتاج:
بناء bazel --config = opt // tensorflow / tools / pip_ package: build_pip_package

ERROR: /Users/zardoz/Projects/tensorflow/tensorflow/python/eager/BUILD:10:1: C++ compilation of rule '//tensorflow/python/eager:pywrap_tfe_lib' failed (Exit 1)
tensorflow/python/eager/pywrap_tfe_src.cc:219:11: error: cannot initialize a variable of type 'char *' with an rvalue of type 'const char *'
    char* buf = PyUnicode_AsUTF8AndSize(py_value, &size);
          ^     ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
tensorflow/python/eager/pywrap_tfe_src.cc:834:12: error: cannot initialize return object of type 'char *' with an rvalue of type 'const char *'
    return PyUnicode_AsUTF8(o);
           ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
2 errors generated.
Target //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package failed to build
Use --verbose_failures to see the command lines of failed build steps.
INFO: Elapsed time: 5896.213s, Critical Path: 267.71s
INFO: 2883 processes: 2883 local.
FAILED: Build did NOT complete successfully

cgohlke كيفية بناء tensorflow-gpu for python 3.7؟

homofortis هذا لأن هذا العلاقات العامة لم يتم دمجها بعد. تحتاج إلى سحبها في نفسك. https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/21202

لسحب إصلاحات py37 إلى الريبو الحالي الخاص بك ، شيء من هذا القبيل:

git remote add bstriner https://github.com/bstriner/tensorflow.git
git fetch bstriner
git merge bstriner/py37

بشكل أساسي ، إذا رأيت مشكلات في تحويل const char * إلى char * أو شيء مشابه ، فهذه هي التغييرات في py37. الإصلاح والمناقشة في العلاقات العامة المرتبطة.

bstriner أحتاج إلى ملف عجلة من tensorflow gpu for python 3.7. لا أستطيع بناءه بنفسي

متى يتم حل هذه المشكلة ؟؟

بفضل مساهمةbstriner (PR # 21202) ، يجب أن نكون قادرين على إنشاء Python 3.7 الآن. ومع ذلك ، كما ألمح إليه في العلاقات العامة ، لا تزال مكتبات eigen و protobuf بحاجة إلى إصلاح للتجميع على Windows.

سيعرفgunanangersson ما إذا كان الإصدار الرسمي من TensorFlow 1.11 سيدعم Python 3.7 ، أو إذا كان عليك التجميع من المصدر.

لا تزال لدينا مشكلة في الجانب السفلي نحتاج إلى اكتشافها.
جميع البنية التحتية للبنية لدينا تستخدم أوبونتو 14 ، بسبب طلبات المجتمع (لتكون متوافقة مع أوبونتو 14).
ومع ذلك ، فإن python 3.7 ليس من السهل البناء على ubuntu 14 ، لأنه يحتاج إلى إصدارات محدثة من بعض المكتبات التي تأتي مع ubuntu.

بينما ننتظر إصلاحات eigen و protobuf على النوافذ ، سنحلها.
ولكن هذا يعني أن 1.11 لن تحتوي على حزمة مسبقة الصنع لـ python 3.7

@ SukeshP1995 يمكنك تجربة عنوان url هذا https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#tensorflow

هل تتوفر أي عجلات وحدة معالجة رسومات Ubuntu 16.04 TensorFlow لـ Python 3.7؟ أو إذا لم يكن الأمر كذلك ، فهل يمكنني الحصول على دليل موجز لبنائه بنفسي؟ ليس لدي خبرة في الخروج والقيام بذلك دون أن يمسك أحد يدي :)

@ bjtho08 هل رأيت https://www.tensorflow.org/install/install_linux#python_36 ؟

@ morenoh149 هذا مخصص فقط لـ python 3.6. لدي 3.7 لأنني قمت للتو بتثبيت جديد.

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/20517#issuecomment -418442189 لا يزال ساريًا.
بالإضافة إلى مشكلات البنية التحتية (python 3.7 على ubuntu 14) ، لا تتمتع جميع تبعياتنا بدعم Python 3.7 حتى الآن. لذلك ما زلنا نعمل معهم للانتقال إلى Python 3.7.

آه لا ، هذه هي المشكلة الأساسية @ bjtho08 يحتاج tensorflow إلى التوقف عن استخدام الكلمات الأساسية الجديدة في لغة python في الإصدار 3.7. هذا ما يدور حوله هذا الموضوع. في غضون ذلك ، يمكنك استخدام الشوكات المعلقة أو استخدام 3.6

@ morenoh149 لذا فإن خياراتي هي إنشاء نسخة قديمة من Python أو بناء tensorflow من git / master؟

اعتبارا من اليوم نعم. هذا PR https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/21202 في وضع رئيسي ولكن لم يتم قطع الإصدار بعد. FWIW يمكنك استخدام pyenv لتثبيت العديد من إصدارات python على النظام. يجب أن يكون مهندس البرمجيات المحترف قادرًا على تثبيت تبعياتهم وأدواتهم اعتمادًا على المشروع.

@ morenoh149 @ bjtho08 بناء Tensorflow من الفرع الرئيسي لا يكفي. لا تزال بعض التبعيات لا تدعم الإصدار 3.7 حتى الآن.

adrianodennanni ، تدعم التبعيات 3.7 ، لكن ليس في الإصدارات التي تم إصدارها. تحتاج إلى تغيير المكتبات الموجودة في مساحة العمل إلى المكتبات الرئيسية الحالية. لا يمكن تغيير التبعيات في Tensorflow حتى يكون لهذه المكتبات إصدارات مستقرة.

لذلك ، بالنسبة للبروتوبوف الحالي ، استخدم هذا:

    PROTOBUF_URLS = [
        "https://mirror.bazel.build/github.com/google/protobuf/archive/a6e1cc7e328c45a0cb9856c530c8f6cd23314163.tar.gz",
        "https://github.com/google/protobuf/archive/a6e1cc7e328c45a0cb9856c530c8f6cd23314163.tar.gz",
    ]
    PROTOBUF_SHA256 = "f785d2009ea7c8484cb0443d9db8fe55f73cfdb6e112bfa659a8a5cdaf664ccd"
    PROTOBUF_STRIP_PREFIX = "protobuf-a6e1cc7e328c45a0cb9856c530c8f6cd23314163"

قد تحتاج أيضًا إلى أحدث إصدار من eigen.

@ rharish101
إذا كنت بحاجة إلى دعم CUDA ، فيمكنك تثبيت pacman-S python-tensorflow-cuda

أحسنت شكرا

اعتبارا من اليوم نعم. هذا PR # 21202 قيد التشغيل ولكن لم يتم قطع الإصدار بعد. FWIW يمكنك استخدام pyenv لتثبيت العديد من إصدارات python على النظام. يجب أن يكون مهندس البرمجيات المحترف قادرًا على تثبيت تبعياتهم وأدواتهم اعتمادًا على المشروع.

شكرا لأجل الطرف، @ morenoh149 ! لقد جعلتها تعمل بالبدء من جديد باستخدام pyenv و CUDA 9.0 :)

تضمين التغريدة

ومع ذلك ، فإن python 3.7 ليس من السهل البناء على ubuntu 14 ، لأنه يحتاج إلى إصدارات محدثة من بعض المكتبات التي تأتي مع ubuntu.

أرغب في مشاركة تجربتي في بناء Python-3.7 على Ubuntu 12 ، وآمل أن تساعد إذا لم تحل هذه المشكلة بعد. أقوم بالبناء باستخدام علامات التكوين التالية:

    --prefix=... \
    --enable-ipv6 \
    --with-dbmliborder=gdbm \
    --with-system-expat \
    --with-computed-gotos \
    --with-system-ffi \
    --with-ensurepip=no

ومكتبة النظام الوحيدة التي عفا عليها الزمن بالنسبة لبايثون هي OpenSSL ، وبالتالي لا يمكن بناء الوحدة النمطية ssl . لحل المشكلة ، قررت إنشاء OpenSSL من المصدر وربطه بشكل ثابت باستخدام وصفة cryptography (https://cryptography.io/en/latest/installation/#static-wheels):

• بناء OpenSSL مهيأ بشكل صحيح مع libs ثابتة فقط:

OPENSSL_VERSION=1.0.2p
wget https://www.openssl.org/source/openssl-${OPENSSL_VERSION}.tar.gz
tar xf openssl-${OPENSSL_VERSION}.tar.gz
cd openssl-${OPENSSL_VERSION}
./config no-shared no-ssl2 no-ssl3 -fPIC --prefix=$(pwd)/_openssl
make && make install

• أنشئ Python باستخدام OpenSSL هذا عن طريق تمرير العلم إلى البرنامج النصي configure : --with-openssl=$(pwd)/openssl-${OPENSSL_VERSION}/_openssl ، لذلك يبدو استدعاء configure كما يلي:

./configure
    --prefix=... \
    --enable-ipv6 \
    --with-dbmliborder=gdbm \
    --with-system-expat \
    --with-computed-gotos \
    --with-system-ffi \
    --with-ensurepip=no \
    --with-openssl=$(pwd)/openssl-${OPENSSL_VERSION}/_openssl

إلى جانب مشكلة OpenSSL القديمة ، لم أواجه مشكلات في إنشاء Python-3.7 على Ubuntu القديم ، لقد اختبرت بنائي ويبدو أنه يعمل بشكل صحيح ، حيث تم اجتياز الاختبارات من Python source.

Nagging Assigneesgunan ، angersson : لقد مرت 14 يومًا بدون أي نشاط وهذه المشكلة لها مندوب. يرجى تحديث التسمية و / أو الحالة وفقًا لذلك.

bstriner لقد اقترحت تغيير PROTOBUF_URLS و PROTOBUF_SHA256 و PROTOBUF_STRIP_PREFIX. أفترض أنك تفعل هذا في tensorflow / workspace.bzl؟ أي مكان آخر؟ شكرا.

في الواقع ، بعد تجربة هذا ، ينتج عن إنشاء bazel لـ Tensorflow 1.11:

خطأ: tensorflow / tensorflow / tools / pip_package / BUILD: 216 : 1: خطأ في تحميل حزمة "tensorflow": ملف الامتداد غير موجود. تعذر تحميل الحزمة لـ "bazel_skylib //: lib.bzl": تعذر حل المستودع والإشارة إليه بواسطة "// tensorflow / tools / pip_ package: build_pip_package "

jeffcbecker لدي هذه المشكلة أيضًا. يبدو أن عنوان URL https://mirror.bazel.build/github.com/google/protobuf/archive/a6e1cc7e328c45a0cb9856c530c8f6cd23314163.tar.gz غير متوفر. هل حصل أي شخص على حل بديل لهذا؟

تمكنت من حل المشكلة باستخدام Python 3.6.
هتافات
جيف
مُرسَل من جهازي T-Mobile 4G LTE
-------- الرسالة الأصلية -------- من: Adriano Dennanni [email protected] التاريخ: 10/21/18 1:40 مساءً (GMT-08: 00) إلى: tensorflow / tensorflow [email protected] نسخة إلى: jeffcbecker [email protected] ، أذكر [email protected] الموضوع: رد: [tensorflow / tensorflow] توافق Python 3.7 (# 20517)
jeffcbecker لدي هذه المشكلة أيضًا. يبدو أن عنوان URL https://mirror.bazel.build/github.com/google/protobuf/archive/a6e1cc7e328c45a0cb9856c530c8f6cd23314163.tar.gz غير متوفر. هل حصل أي شخص على حل بديل لهذا؟

-
أنت تتلقى هذا لأنه تم ذكرك.
قم بالرد على هذه الرسالة الإلكترونية مباشرةً ، أو اعرضها على GitHub ، أو قم بكتم صوت الموضوع.
{"api_version": "1.0"، "publisher": {"api_key": "05dde50f1d1a384dd78767c55493e4bb"، "name": "GitHub"}، "الكيان": {"external_key": "github / tensorflow / tensorflow"، "العنوان ":" tensorflow / tensorflow "،" العنوان الفرعي ":" مستودع GitHub "،" main_image_url ":" https://assets-cdn.github.com/images/email/message_cards/header.png "،" avatar_image_url ":" https://assets-cdn.github.com/images/email/message_cards/avatar.png "،" action ": {" name ":" Open in GitHub "،" url ":" https://github.com / tensorflow / tensorflow "}}،" updates ": {" snippets ": [{" icon ":" PERSON "،" message ":" adrianodennanni in # 20517: jeffcbecker لدي أيضًا هذه المشكلة. يبدو أن عنوان URL https://mirror.bazel.build/github.com/google/protobuf/archive/a6e1cc7e328c45a0cb9856c530c8f6cd23314163.tar.gz غير متوفر. حصل أي شخص على حل بديل لهذا؟ "}] ،" الإجراء ": {" الاسم ":" عرض المشكلة "،" url ":" https://github.com/tensorflow / tensorflow / issues / 20517 # issuecomment -431701713 "}}}
[
{
"context": " http://schema.org "،
"type": "EmailMessage"،
"إجراء محتمل": {
"type": "ViewAction"،
"الهدف": " https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/20517#issuecomment -431701713" ،
"url": " https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/20517#issuecomment -431701713" ،
"الاسم": "عرض المشكلة"
} ،
"الوصف": "عرض هذه المشكلة على GitHub"،
"الناشر": {
"type": "Organization"،
"الاسم": "جيثب"،
"url": " https://github.com "
}
} ،
{
"type": "MessageCard"،
"context": " http://schema.org/extensions "،
"hideOriginalBody": "خطأ"،
"المنشئ": "AF6C5A86-E920-430C-9C59-A73278B5EFEB"،
"العنوان": "Re: [tensorflow / tensorflow] توافق Python 3.7 (# 20517)"،
"الأقسام": [
{
"نص": ""،
"عنوان النشاط": " Adriano Dennanni "،
"activityImage": " https://assets-cdn.github.com/images/email/message_cards/avatar.png " ،
"ActivitySubtitle": "adrianodennanni"،
"حقائق": [

]
}
] ،
"إجراء محتمل": [
{
"الاسم": "إضافة تعليق" ،
"type": "ActionCard"،
"المدخلات": [
{
"isMultiLine": صحيح ،
"type": "TextInput"،
"id": "IssueComment"،
"isRequired": خطأ
}
] ،
"أجراءات": [
{
"الاسم": "تعليق"،
"type": "HttpPOST"،
"target": " https://api.github.com "،
"body": "{n" commandName ":" IssueComment "، n" repositoryFullName ":" tensorflow / tensorflow "، n" issueId ": 20517، n" IssueComment ":" {{IssueComment.value}} "n}"
}
]
} ،
{
"الاسم": "إغلاق المشكلة" ،
"type": "HttpPOST"،
"target": " https://api.github.com "،
"body": "{n" commandName ":" IssueClose "، n" repositoryFullName ":" tensorflow / tensorflow "، n" issueId ": 20517n}"
} ،
{
"الأهداف": [
{
"os": "افتراضي"،
"uri": " https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/20517#issuecomment -431701713"
}
] ،
"type": "OpenUri"،
"الاسم": "عرض على GitHub"
} ،
{
"الاسم": "إلغاء الاشتراك" ،
"type": "HttpPOST"،
"target": " https://api.github.com "،
"body": "{n" commandName ":" MuteNotification "، n" threadId ": 352548653n}"
}
] ،
"themeColor": "26292E"
}
]

تمت ترقية عجلة protobuf لدعم 3.7.

حان الوقت الآن لتحرير Tensorflow لدعم 3.7.

أخبار رائعة!
هل ترغب في إرسال بيان علاقات عامة لإخراج تبعيات TF protobuf في مساحة العمل و setup.py؟

يبدو أن Tensorflow هو آخر قطعة مفقودة من Python-3.7.1. قد يكون لها تأثير على بعض فاتورة Cloud Electric لأن Python-3.7 أكثر كفاءة من Python-3.6.

https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/tree/master/1.12.0/py37

لمن يريد اختبار Tensorflow 1.12.0 مع python 3.7 على windows.

depands على protobuf v3.6.0 + cherry-pick https://github.com/protocolbuffers/protobuf/commit/0a59054c30e4f0ba10f10acfc1d7f3814c63e1a7

تمكنت من تجميعها لنظام التشغيل Linux أيضًا!

https://github.com/adrianodennanni/tensorflow-1.12.0-cp37-cp37m-linux_x86_64/

لقد مرت أشهر منذ الإصدار 3.7 ، وما زالت تحديثات TF قيد الإصدار ، فما هي الكلمة / ETA بشأن التوافق؟

إذن ، اقترب عام 2018 من نهايته ، وما زال الإصدار الرسمي المدعوم من Python 3.7 فقاعة؟ :)

النسخة المنشورة من adrianodennanni تناسبني. أنا أستخدم ميزات python3.7 في الكود الخاص بي وهو صخب حقيقي لتبديل البيئات طوال الوقت.

لما يستحق ، تمكنت من تجميع tf وبناء عجلة Python3.7 على OSX باستخدام المعلم الحالي.

لقد أرسلت https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/b0d7d8a477d3041e2d0ebd0cb1d35e4a7fa09663 والذي يجب أن يسمح لك بإنشاء 3.7. يحتوي tf-nightly الآن على إصدار CPU (Ubuntu فقط) يعمل فقط على Ubuntu16.04 +. إصدار GPU لـ Ubuntu سيأتي قريبًا.

تضمين التغريدة

شكراً لكم ، لقد نجحت للتو في بناء tf باستخدام python 3.7.1 و cuda 10 و cudnn 7.4

الآن لم يتبق سوى دعم bazel 0.20

يبني tf-nightly-gpu مع CUDA 10 أيضًا على pypi الآن. سأبقي هذا الخطأ مفتوحًا حتى يكون لدينا إصدار رسمي لإصدار Python3.7.

alanpurple هل يمكنك التفصيل؟ لا يمكنني إنشاء tf 1.12 لإنقاذ حياتي على Ubuntu 18 و python 3.7

https://drive.google.com/open؟id=16vXTOJHXCLDKMTqtxMLDugUsRhiZPriQ
1.12 Python 3.7 بدون امتدادات AVX.

https://drive.google.com/open؟id=1ni7ExGVb6-c6gvb4J0hohpT4Jj4Z4xxO
1.12 عجلة Python 3.7 مع SSE ، XLA.

على النوافذ:
تم بناء 1.12-cpu بنجاح ، واستيرادها في py3.7.
لكن gpu:
ملاحظة: باستخدام bazel 0.21

INFO: From Linking tensorflow/contrib/tpu/python/ops/_tpu_ops.so:
   Creating library bazel-out/x64_windows-opt/bin/tensorflow/contrib/tpu/python/ops/python/ops/lib_tpu_ops.so.ifso and object bazel-out/x64_windows-opt/bin/tensorflow/contrib/tpu/python/ops/python/ops/lib_tpu_ops.so.exp
INFO: From Linking tensorflow/contrib/tensor_forest/python/ops/_stats_ops.so:
   Creating library bazel-out/x64_windows-opt/bin/tensorflow/contrib/tensor_forest/python/ops/python/ops/lib_stats_ops.so.ifso and object bazel-out/x64_windows-opt/bin/tensorflow/contrib/tensor_forest/python/ops/python/ops/lib_stats_ops.so.exp
ERROR: C:/tensorflow/tensorflow/python/keras/api/BUILD:28:1: Executing genrule //tensorflow/python/keras/api:keras_python_api_gen_compat_v1 failed (Exit 1): bash.exe failed: error executing command
  cd C:/users/USER/_bazel_USER/xv6zejqw/execroot/org_tensorflow
  SET CUDA_TOOLKIT_PATH=C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.0
    SET CUDNN_INSTALL_PATH=C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.0
    SET PATH=C:\msys64\usr\bin;C:\msys64\bin
    SET PYTHON_BIN_PATH=C:/Program Files/Python37/python.exe
    SET PYTHON_LIB_PATH=C:/Program Files/Python37/lib/site-packages
    SET TF_CUDA_CLANG=0
    SET TF_CUDA_COMPUTE_CAPABILITIES=3.5,7.0
    SET TF_CUDA_VERSION=10.0
    SET TF_CUDNN_VERSION=7
    SET TF_NEED_CUDA=1
    SET TF_NEED_OPENCL_SYCL=0
    SET TF_NEED_ROCM=0
  C:/msys64/usr/bin/bash.exe -c source external/bazel_tools/tools/genrule/genrule-setup.sh; bazel-out/x64_windows-opt/bin/tensorflow/python/keras/api/create_tensorflow.python_api_1_keras_python_api_gen_compat_v1.exe  --apidir=bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api_v1/ --apiname=keras --apiversion=1  --package=tensorflow.python,tensorflow.python.keras --output_package=tensorflow.python.keras.api._v1 bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/activations/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/applications/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/applications/densenet/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/applications/inception_resnet_v2/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/applications/inception_v3/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/applications/mobilenet/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/applications/mobilenet_v2/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/applications/nasnet/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/applications/resnet50/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/applications/vgg16/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/applications/vgg19/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/applications/xception/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/backend/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/callbacks/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/constraints/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/datasets/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/datasets/boston_housing/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/datasets/cifar10/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/datasets/cifar100/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/datasets/fashion_mnist/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/datasets/imdb/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/datasets/mnist/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/datasets/reuters/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/estimator/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/experimental/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/initializers/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/layers/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/losses/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/metrics/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/models/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/optimizers/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/preprocessing/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/preprocessing/image/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/preprocessing/sequence/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/preprocessing/text/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/regularizers/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/utils/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/wrappers/__init__.py bazel-out/x64_windows-opt/genfiles/tensorflow/python/keras/api/_v1/keras/wrappers/scikit_learn/__init__.py
Execution platform: @bazel_tools//platforms:host_platform
Traceback (most recent call last):
  File "\\?\C:\Users\USER\AppData\Local\Temp\Bazel.runfiles_ms8gr8rl\runfiles\org_tensorflow\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "\\?\C:\Users\USER\AppData\Local\Temp\Bazel.runfiles_ms8gr8rl\runfiles\org_tensorflow\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "\\?\C:\Users\USER\AppData\Local\Temp\Bazel.runfiles_ms8gr8rl\runfiles\org_tensorflow\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
    _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
  File "C:\Program Files\Python37\lib\imp.py", line 243, in load_module
    return load_dynamic(name, filename, file)
  File "C:\Program Files\Python37\lib\imp.py", line 343, in load_dynamic
    return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "\\?\C:\Users\USER\AppData\Local\Temp\Bazel.runfiles_ms8gr8rl\runfiles\org_tensorflow\tensorflow\python\tools\api\generator\create_python_api.py", line 27, in <module>
    from tensorflow.python.tools.api.generator import doc_srcs
  File "\\?\C:\Users\USER\AppData\Local\Temp\Bazel.runfiles_ms8gr8rl\runfiles\org_tensorflow\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
  File "\\?\C:\Users\USER\AppData\Local\Temp\Bazel.runfiles_ms8gr8rl\runfiles\org_tensorflow\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module>
    raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
  File "\\?\C:\Users\USER\AppData\Local\Temp\Bazel.runfiles_ms8gr8rl\runfiles\org_tensorflow\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "\\?\C:\Users\USER\AppData\Local\Temp\Bazel.runfiles_ms8gr8rl\runfiles\org_tensorflow\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "\\?\C:\Users\USER\AppData\Local\Temp\Bazel.runfiles_ms8gr8rl\runfiles\org_tensorflow\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
    _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
  File "C:\Program Files\Python37\lib\imp.py", line 243, in load_module
    return load_dynamic(name, filename, file)
  File "C:\Program Files\Python37\lib\imp.py", line 343, in load_dynamic
    return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.


Failed to load the native TensorFlow runtime.

See https://www.tensorflow.org/install/errors

for some common reasons and solutions.  Include the entire stack trace
above this error message when asking for help.
Target //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package failed to build
INFO: Elapsed time: 2602.108s, Critical Path: 565.09s
INFO: 4691 processes: 4691 local.
FAILED: Build did NOT complete successfully

دعني أخبرك ما هي المشكلة التي واجهتها وكيف تمكنت من حلها. أنا أستخدم نظام التشغيل Mac OS

Tensorflow غير متوافق مع python 3.7 ، إنه متاح فقط لأعتقد حتى python 3.6 حتى الآن ..

كنت أستخدم python 3.7 لذلك قمت بتنزيل Python 3.6 من موقعه الرسمي على الويب .. حزمة أداة تثبيت وقمت بتثبيتها. وقم بتثبيت تطبيق python 3.6 للإرساء لأنه بمجرد أن يصبح Python 3.7 في المشغل. لن تظهر Python 3.6 .. على الرغم من أنها ستظهر في علامة تبويب التطبيق كمجلد ثانوي

افتح الآن Terminal واكتب: nano .bash_profile
ثم سيفتح محرر nano uncomment مسار python 3.6 ويعلق المسار على 3.7. ثم اضغط على control + X ثم y للحصول على نعم ثم اضغط على Enter

Afterdat أعد تشغيل المحطة واكتب: echo $ PATH
تأكد من أن الرابط الأول من Python 3.6

الآن اكتب: python3 واضغط على enter وتحقق من الإصدار الذي يتم فتحه لمضاعفة التأكد من أن Python 3.6

الآن اكتب: python3 -m pip install tensorflow
يمكنك تنزيل وحدات أخرى بنفس الطريقة.

الآن عندما تريد العمل مع بيثون 3.6 مفتوح. بايثون من قفص الاتهام. واعمل .. واذا اردت ان تعمل على 3.7 يمكنك فتح python 3.7 وسيعمل ايضا بطلاقة

لتثبيت الوحدات في بيثون 3.7 ،. اكتب فقط: python3.7 -m pip install package namr

حصلت على python3.7.2 حديثًا تم تجميعه لنظام windows مع CUDA 10 ، الروابط الموجودة في هذا الريبو:
https://github.com/PlatinumLyfe/tf-windows-gpu/

مرحبا ، أي تقدم في قضية التوافق هذه؟

bbhattmaclap: ~ bbhatt $ pip3 install - ترقية tensorflow
جمع Tensorflow
تعذر العثور على إصدار يلبي متطلبات Tensorflow (من الإصدارات:)
لم يتم العثور على توزيع مطابق لـ Tensorflow
bbhattmaclap: ~ bbhatt $

BhuvaneshBhatt لا تحتوي حزمة tensorflow الرسمية الأخيرة على دعم Python3.7. سيكون عليك استخدام حزمة tf-nightly-gpu الخاصة بك. نحاول الحصول عليه لـ 1.13.

PlatinumLyfe غير قادر على التثبيت.
الارتباط الخاص بك يحتوي فقط على xxx-cp36-cp36m-... .
لا يوجد إصدار cp37 ولا إصدار -gpu- .

يرجى التوقف عن مطالبة الآخرين بتقديم ثنائيات مجمعة. بالإضافة إلى إرسال رسائل غير مرغوب فيها إلى جميع المهتمين عند وصول دعم Python 3.7 الرسمي ، فإن مطالبة شخص ما بإرسال برنامج ثنائي لك للتشغيل على صفحة قابلة للتعليق علنًا ليس آمنًا بشكل خاص.

تم إصدار Tensorflow 1.13-rc0 (https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.13.0-rc0) ، ولكن لا توجد Python 3.7 build on PyPI (https://pypi.org/project /tensorflow/1.13.0rc0/#files). هل سيتم إصدار Tensorflow 1.13 لـ Python 3.7 رسميًا؟

نحن نهدف إلى محاولة الحصول على ثنائيات Windows و Ubuntu python بواسطة rc2 أو المسؤول.

أي أخبار عن دعم Mac؟ أنا عالق على Mac في الوقت الحالي.
في 24 كانون الثاني (يناير) 2019 ، الساعة 6:55 صباحًا -0600 ، كتب Amit Patankar [email protected] :

نحن نهدف إلى محاولة الحصول على ثنائيات Windows و Ubuntu python بواسطة rc2 أو المسؤول.
-
أنت تتلقى هذا لأنه تم ذكرك.
قم بالرد على هذه الرسالة الإلكترونية مباشرةً ، أو اعرضها على GitHub ، أو قم بكتم صوت الموضوع.

لدينا الآن حزمة وحدة المعالجة المركزية tf-nightly لنظام التشغيل Mac. سنحاول الحصول على ذلك لـ rc2 أيضًا.

لأي شخص آخر قادم إلى هذا الموضوع ، فإن حزم tf-nightly المذكورة أعلاه جيدة. قم بتثبيتها بـ pip3 install tf-nightly لإصدار وحدة المعالجة المركزية. تم اختباره ، والعمل على Python 3.7.2 على MacOS Mojave 10.14.2

يتضمن الإصدار 1.13.0rc1 ثنائيات Python3.7 لجميع أنظمة التشغيل الخاصة بوحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات.

لا يبدو أنني قادر على تثبيته. أي خطوات بسيطة لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها؟
تحرير: كانت المشكلة هي استخدام إصدار 32 بت من CPython على نظام 64 بت.

MagixInTheAir أقوم بإغلاق هذه المشكلة نظرًا لأنها تتعلق فقط بدعم Python 3.7 العام. الرجاء إعادة فتح مشكلة جديدة في السجلات ومزيد من المعلومات حول الإعداد إذا كنت لا تزال تواجه مشكلات.

يدعم Tensorflow 1.13.1 الآن Python 3.7.

https://pypi.org/project/tensorflow/#files توجد إصدارات cp37 لـ tensorflow == 1.13.1. قد يكون هناك شيء خاطئ في بيئتك.

أنا أستخدم 3.7.2 ولدي نفس المشكلة ، الإصدار / العلامات التي تم الإبلاغ عنها لـ 1.31.1 هي كالتالي:

{('cp37', 'cp37m', 'manylinux1_x86_64')}

بينما يدعم الإصدار 3.7.2 الخاص بي ما يلي:

[('cp37', 'cp37m', 'linux_x86_64'), ('cp37', 'abi3', 'linux_x86_64'), ('cp37', 'none', 'linux_x86_64'), ('cp36', 'abi3', 'linux_x86_64'), ('cp35', 'abi3', 'linux_x86_64'), ('cp34', 'abi3', 'linux_x86_64'), ('cp33', 'abi3', 'linux_x86_64'), ('cp32', 'abi3', 'linux_x86_64'), ('py3', 'none', 'linux_x86_64'), ('cp37', 'none', 'any'), ('cp3', 'none', 'any'), ('py37', 'none', 'any'), ('py3', 'none', 'any'), ('py36', 'none', 'any'), ('py35', 'none', 'any'), ('py34', 'none', 'any'), ('py33', 'none', 'any'), ('py32', 'none', 'any'), ('py31', 'none', 'any'), ('py30', 'none', 'any')]

(من pep425tags.get_supported ())

لذلك أعتقد أن المشكلة هي أنه يجب أن يكون linux وليس manylinux1 في اسم العجلة.

لدي بناء بيثون نظيف من المصدر مع معلمات افتراضية تقريبًا.

dellelce هل تستخدم إصدارًا قديمًا جدًا من النقطة؟

import pip._internal; print(pip._internal.pep425tags.get_supported())

يعطيني علامات manylinux.

لقد تحققت للتو والمشكلة تكمن في بنية جبال الألب ، فإن بنيتي (dellelce / py-base) وصورة عامل ميناء رسمي (python: alpine) تواجهان المشكلة بينما الصورة المبنية على debian (python: latest) تعمل بشكل جيد.
يجب أن تكون مرتبطة بمكتبة libc المستخدمة (musl vs glibc)؟ لذا فإن التوزيعات الأخرى التي لا تستخدم glibc قد تواجه المشكلة ...

تحتوي جميعها على أحدث نقطة و 3.7.3 أو 3.7.2 ...

أنا متأكد تمامًا من أن Alpine غير مدرج في العديد من أنظمة Linux التي يدعمها manylinux.

ppwwyyxx هل يجب أن يكون لدينا تذكرة أخرى لدعم توزيعات Linux non-glibc؟

تدعم PEP 571 / PEP 513 ("manylinux") glibc فقط.

dellelce قد يكون دعم نظام جبال الألب لينكس فكرة مثيرة للاهتمام ولكن قد لا يكون تافهاً. في الوقت الحالي ، يتم تجميع معظم ثنائيات Tensorflow باستخدام Ubuntu 14.04. حتى بعض المنصات الأخرى شائعة الاستخدام (مثل CentOS) واجهت أحيانًا بعض المشكلات. أعتقد أنه من غير المحتمل أن يكون دعم جبال الألب أولوية على المدى القصير.

يعد فتح قضية أمرًا جيدًا دائمًا ، حيث يمكن أن يساعد في قياس الحاجة والاهتمام من المجتمع ، ويمكن دائمًا تصنيفها على أنها "ترحيب بالمساهمات".